python - 在 Google ML 上运行导出的 Inception : Expected float32 got 'str'

Question

我使用 retrain.py 重新训练了 Inception 模型示例并使用 --saved_model_dir 标志导出模型以供最终使用。

我成功地将最终模型上传到 Google ML 引擎，现在我正在尝试从中运行预测。

我的请求如下所示:

{"image": {"b64": "/9j/4AAQxh6AP/2Q== ..."}}

但我收到一条错误消息:

{"error": "Prediction failed: Error processing input: Expected float32, got '\\xff\\xd8\\xff\\xe0 ...' of type 'str' instead."}

retrain.py 中的导出示例是否未导出模型以供 Google ML Engine 使用？

Answer 1

错误消息表明导出的模型需要 float 组而不是原始图像字节。我跟踪了代码以确认这一点。具体来说，export_model来电 build_eval_session获取在create_module_graph中创建的resized_input_tensor如下(link):

resized_input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, [None, height, width, 3])

因此，数据预计类似于:

{
  "image": [
    [
      [0.0, 0.0, 0.0],
        # ... (num entries = height)
    ],
    # (num entries = width)
  ]
}

当然，这是一种相当低效的图像编码方式( float 为 ASCII)。如果预期的图像尺寸很小(通常是 200 x 200)，这并不可怕。更好的是，如果示例的作者允许通过调用 add_jpeg_decoding 作为模型的入口点来导出模型，这将允许您在当前尝试时发送数据这样做。