我已经部署了一个模型,该模型使用tfhub模型通过docker进行张量流服务。
这是我的模型中包含的tfhub模型:
https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-multilingual/1
这是运行docker的命令
docker run -t --rm -p 8501:8501 \
-v "/docker_dir/model_tf_serving:/models/mymodel" \
-e MODEL_NAME=mymodel \
tensorflow/serving &
发生错误:
Not found: Op type not registered 'SentencepieceEncodeSparse' in binary running on c5e507bf091b. Make sure the Op and Kernel are registered in the binary running in this process. Note that if you are loading a saved graph which used ops from tf.contrib, accessing (e.g.) `tf.contrib.resampler` should be done before importing the graph, as contrib ops are lazily registered when the module is first accessed.
那么有没有办法解决这个问题?
答案 0 :(得分:2)
我不知道您是否仍然遇到那个问题,但它对我有用
pip install tensorflow-text
下载该模块import tensorflow_text
因为 tf-hub 模块依赖于那个包。
答案 1 :(得分:0)
您必须为TensorFlow安装句子模块:
pip install sentencepiece tf-sentencepiece
答案 2 :(得分:0)
官方枢纽页面上有一条说明,说明如何使用tensorflow = 2使用该模型。 https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-multilingual/2
为我工作。
df['ID1'] = df['ID1'].str[0:3] + df['ID2']