我使用AWS SageMaker训练了MobileNet v1 SSD模型，并且训练得很好。我有一个export / Servo / xxx / saved_graph（从检查点派生的tflite模型可以在IoT设备上完美地工作。）该模型作为端点毫无问题地部署在SageMaker上。我的问题是，我不知道如何将图像输入模型端点。 （大概与询问如何将数据馈入服务的模型相同？）
当我查询模型时（如下），我看到输入签名是“ serialized_example”。因此，我假设我需要一个序列化的示例。那就是我用尽人才的地方。
我需要帮助来了解如何将jpg文件转换为序列化的示例。或如何使用tfrecord。
map产量（我省略了输出）：
saved_model_cli show --dir {MODEL_PATH} --tag_set serve --signature_def tensorflow/serving/predict
我有一个数据集，但不知道如何获取正确的类-
inputs['serialized_example'] tensor_info:
dtype: DT_STRING
shape: ()
name: tf_example:0
如果我枚举解码后的数据集，该如何将数据输入模型？
raw_dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecord_file_list)
example_decoder = TfExampleDecoder()
decoded_dataset = raw_dataset.map(example_decoder.decode)