Question

我准备基于已保存的模型尝试使用TensorFlow Serving REST API，并想知道是否存在一种简便的方法来生成需要与之一起发送的JSON实例（基于行）或输入（列）我的request。

我的模型中有数千个功能，我不希望手动输入JSON。有没有一种方法可以使用现有数据来提供可用于预测API的序列化数据？

我在整个管道（包括tf.Transform）中都使用了TFX，所以我不确定是否可以使用TFX内建的整洁方法。

saved_model_cli的输出是这样的：

The given SavedModel SignatureDef contains the following input(s):
  inputs['examples'] tensor_info:
      dtype: DT_STRING
      shape: (-1)
      name: input_example_tensor:0

没有告诉我太多。

Answer 1

您可以使用Python REST客户端以编程方式进行调用，而无需手动编写请求。这是tensorflow_serving github中的示例代码：

https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/example/resnet_client.py

Answer 2

您可以尝试以下代码：

examples = []
for _, row in Inputs.iterrows():
  example = tf.train.Example()
  for col, value in row.iteritems():
    example.features.feature[col].float_list.value.append(value)
  examples.append(example)
print(examples)

其输出将是一个json，如下所示：

[features {
  feature {
    key: "PetalLength"
    value {
      float_list {
        value: 5.900000095367432
      }
    }
  }
  feature {
    key: "PetalWidth"
    value {
      float_list {
        value: 2.0999999046325684
      }
    }
  }
  feature {
    key: "SepalLength"
    value {
      float_list {
        value: 7.099999904632568
      }
    }
  }
  feature {
    key: "SepalWidth"
    value {
      float_list {
        value: 3.0
      }
    }
  }
}
]

然后您可以使用以下命令执行推断：

curl -d '{"inputs":examples}' \
  -X POST http://localhost:8501/v1/models/1554294699:predict

为TensorFlow Serving REST API生成实例或输入

2 个答案: