第三步请求服务,解析response resp = stub.Predict.future(request, timeout=5) res = resp.result().outputs pred_ids = np.squeeze(tf.make_ndarray(res['pred_ids'])) gRPC踩坑 在使用gPRC client的过程中有几个可能会踩坑的点,哈哈但不排除出坑
tf.make_ndarray():将Python对象转换为NumPy数组对象。 tf.make_tensor_proto():将Python对象转换为TensorProto对象。 tf.parse_tensor():将一个字节串解析为TensorProto对象。 tf.to_bfloat16():将输入张量转换为bfloat16格式的张量。 tf.cast():将输入张量转换为指定的数据类型。©...
(tf.make_tensor_proto(input, shape=list(input.shape))) response = stub.Predict(request, 5.0) # 其中第2个参数为请求的 timeout 时长 res_from_server_np = [] for output_name in output_names: res_from_server_np.append(tf.make_ndarray(response.outputs[output_name])) print(np.argmax(res...
tensor_util.make_tensor_proto(example, dtype=tf.string) ) 第三步请求服务,解析response resp = stub.Predict.future(request, timeout=5) res = resp.result().outputs pred_ids = np.squeeze(tf.make_ndarray(res['pred_ids'])) gRPC踩坑 在使用gPRC client的过程中有几个可能会踩坑的点,哈哈但不...
make_ndarray(...): 从张量中创建一个numpy ndarray。...): 将ids的稀疏张量转换为稠密的bool指示张量。sparse_transpose(...): 转置一个SparseTensor。split(...): 把张量分解成子张量。...): 通过多个桶将输入张量中的每个字符串转换为其哈希模。string_to_hash_bucket_strong(...): 通过多个桶将输入...
resp=stub.Predict.future(request,timeout=5)res=resp.result().outputs pred_ids=np.squeeze(tf.make_ndarray(res['pred_ids'])) gRPC踩坑 在使用gPRC client的过程中有几个可能会踩坑的点,哈哈但不排除出坑的姿势不完全正确,如果是的话求指正～ ...
make_tensor_proto接受 python 标量、python 列表、numpy ndarray 或 numpy 标量的 "values"。 如果"values"是python标量或者python列表,make_tensor_proto先转换成numpy ndarray。如果 dtype 为 None,则转换会尽力推断正确的 numpy 数据类型。否则,生成的 numpy 数组具有与给定 dtype 兼容的数据类型。
pred_ids = np.squeeze(tf.make_ndarray(res['pred_ids'])) 1. 2. 3. gRPC踩坑 在使用gPRC client的过程中有几个可能会踩坑的点,哈哈但不排除出坑的姿势不完全正确,如果是的话求指正～ Not fork safe,使用多进程要注意! 官方文档:grpc/fork_support ...
img=image[..., ::-1]self.request.inputs['input'].CopyFrom(tf.contrib.util.make_tensor_proto(img)) # images is input of modelresult=self.stub.Predict(self.request, 30.0)return tf.make_ndarray(result.outputs['output'])def run_file(self, image_file):"""Args:image_file: the input ...
return tf.make_ndarray(result.outputs['output']) def run_file(self, image_file): """ Args: image_file: the input image file Returns: """ image = cv2.imread(image_file) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) return self.run(image) ...