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问gRPC服务器响应操作系统错误，grpc_status: 14
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Stack Overflow用户

提问于 2020-02-03 16:56:21

回答 1查看 6.2K关注 0票数 2

通过使用Tensorflow服务示例中的基本gRPC客户端从运行在docker上的模型中获得预测，我得到了以下响应：

        status = StatusCode.UNAVAILABLE
        details = "OS Error"
        debug_error_string = "{"created":"@1580748231.250387313",
            "description":"Error received from peer",
            "file":"src/core/lib/surface/call.cc",
            "file_line":1017,"grpc_message":"OS Error","grpc_status":14}"

这就是我的客户目前的样子：

import grpc
import tensorflow as tf
import cv2

from tensorflow_serving.apis import predict_pb2
from tensorflow_serving.apis import prediction_service_pb2_grpc


def main():
    data = cv2.imread('/home/matt/Downloads/cat.jpg')

    channel = grpc.insecure_channel('localhost:8500')
    stub = prediction_service_pb2_grpc.PredictionServiceStub(channel)

    request = predict_pb2.PredictRequest()
    request.model_spec.name = 'model'
    request.model_spec.signature_name = 'serving_default'

    request.inputs['image_bytes'].CopyFrom(
        tf.make_tensor_proto(data, shape=[1, data.size]))
    result = stub.Predict(request, 10.0)  # 10 secs timeout
    print(result)

if __name__ == '__main__':
    main()

(谢谢您的帮助:)

docker

tensorflow

grpc

tensorflow-serving

grpc-python

Stack Overflow用户

发布于 2020-04-09 13:21:01

在这里提供解决方案，即使它存在于评论部分，以造福社区。

解决方案是，在执行客户端文件之前，我们需要使用下面给出的代码运行Docker容器来调用Tensorflow Model Server：

docker run -t --rm -p 8501:8501 \
    -v "$TESTDATA/saved_model_half_plus_two_cpu:/models/half_plus_two" \
    -e MODEL_NAME=half_plus_two \
    tensorflow/serving &

除了调用Tensorflow模型服务器之外，

它将用服务器上的模型路径和
映射模型的本地路径，它将映射用于与Tensorflow模型服务器通信的端口。(端口8500为gRPC公开，端口8501为REST API)

公开

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/60043772

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