tensorflow与估计器一起使用:serving_input_receiver_fn是否等同于输出

时间:2019-09-25 02:56:42

标签: python tensorflow keras base64 tensorflow-serving

是否有等效的serving_input_receiver_fn用于处理输出?似乎并非如此。最好的解决方法是什么?我的用例如下:

  • 使用base64编码的图像作为输入,使用keras预训练模型对该图像进行一些处理(例如,对抗攻击)。然后base64对该操作的图像进行编码并返回。

Keras模型只能在没有的情况下编译,因为标准损失函数不允许字符串输出。因此,在下面的代码中,我不确定在哪里可以插入输出base64编码。

estimator = keras.estimator.model_to_estimator(
    keras_model_path=KERAS_MODEL_PATH,
    model_dir=MODEL_DIR)
estimator.export_savedmodel(
    EXPORT_PATH,
    serving_input_receiver_fn=serving_input_receiver_fn) 

如果让我对输出图像进行base64编码,我也可以用普通的tensorflow重写Keras模型。我想知道这样做的一般方法。

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