tensorflow - 在谷歌云机器学习上部署 Retrained inception 模型

Question

我设法使用此 tutorial 之后的通用初始模型重新训练我的特定分类模型.我现在想在这个 steps 之后将它部署在谷歌云机器学习上.

我已经设法将其导出为 MetaGraph，但无法获得正确的输入和输出。

在本地使用它，我的图形入口点是 DecodeJpeg/contents:0，它以二进制格式提供 jpeg 图像。输出是我的预测。

我在本地使用(有效)的代码是:

softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('final_result:0')
predictions = sess.run(softmax_tensor,{'DecodeJpeg/contents:0': image_data})

输入张量应该是DecodeJpeg吗？如果我想将 base64 图像 作为输入，我需要做哪些更改？

我将输出定义为:

outputs = {'prediction':softmax_tensor.name}

非常感谢任何帮助。

Answer 1

在您的示例中，输入张量是“DecodeJpeg/contents:0”，因此您会得到如下内容:

inputs = {'image': 'DecodeJpeg/contents:0')
outputs = {'prediction': 'final_result:0')

(请务必遵循 preparing 模型的所有说明)。

您要导出的模型目录应该包含如下文件:

gs://my_bucket/path/to/model/export.meta
gs://my_bucket/path/to/model/checkpoint*

部署模型时，请务必将 gs://my_bucket/path/to/model 设置为 deployment_uri。

如您所建议的，要将图像发送到服务，您需要对图像字节进行 base64 编码。您的请求正文应如下所示(注意“标签”、“b64”，表示数据是 base-64 编码的):

{'instances': [{'b64': base64.b64encode(image)}]}