Question

我能够成功地将成批的图像作为numpy数组发送到使用TF服务设置的SageMaker端点，并获得响应，如下所示：

def predict_random_batch(self, batch_size, verbose=0, initial_args=None): 
    batch = np.random.uniform(low=-1.0, high=1.0, size=(batch_size,self.size,self.size,3))
    data = {'instances': np.asarray(batch).astype(self.dtype)}
    if verbose: self.total_size(data)
    request_args = self._create_request_args(data, initial_args)
    response = self.sagemaker_session.sagemaker_runtime_client.invoke_endpoint(**request_args)
    probs = self._handle_response(response)['predictions']
    return probs

predictor.predict_random_batch(3)

但是，numpy数组很大。我正在尝试在发送前压缩图像批处理。这就是我要尝试的：

def predict_random_batch_TEST(self, batch_size, verbose=0, initial_args=None): 
    import base64
    batch = np.random.uniform(low=-1.0, high=1.0, size=(batch_size,self.size,self.size,3))
    batch = batch.astype(self.dtype)
    encoded_input_string = base64.b64encode(batch)
    input_string = encoded_input_string.decode("utf-8")
    instance = [{"b64": input_string}]
    data = json.dumps({"instances": instance})        
    request_args = self._create_request_args(data, initial_args)
    if verbose: self.total_size(data)
    response = self.sagemaker_session.sagemaker_runtime_client.invoke_endpoint(**request_args)
    probs = self._handle_response(response)['predictions']
    return probs

但是这将返回错误：

ModelError：调用时发生错误（ModelError） InvokeEndpoint操作：使用以下命令从模型接收到客户端错误（400）消息“ {“错误”：“ JSON值：。。。不是对象“}”

有人知道我如何压缩一批图像以能够发送更大的批量大小？显然，SM施加了5MB的有效负载限制，当以numpy数组发送时，该限制不是很大。

Answer 1

在将图像发送到端点之前，我使用单独的API来调整图像的大小。这是代码段，修改它应该没有问题。

h = body['height']
w = body['width']
image = base64.b64decode(body['data'])
L = len(image)

image = np.fromstring(image, np.uint8)
image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_COLOR)
(H, W, _) = image.shape
image = cv2.resize(image, (h, w,))
image = cv2.imencode('.jpeg', image)
data = base64.b64encode(image[1].tostring())

完整文章：https://medium.com/@julsimon/using-chalice-to-serve-sagemaker-predictions-a2015c02b033

发送到SageMaker TF Serving之前先压缩图像

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