云在线预测返回请求负载超过限制: 1572864字节
云在线预测返回请求负载超过限制: 1572864字节
提问于 2019-03-20 00:58:19
我已经使用tensorflow训练了一个图像分类器，并将其部署到Google Cloud平台，现在我正在尝试使用以下代码进行在线预测：
service = googleapiclient.discovery.build('ml','v1')
name = 'projects/{}/models/{}'.format("project_name","model_name")
image = img_to_array(load_img('path/to/image/image.jpg', target_size=(299,299))) / 255.
payload = {
"instances": [{'image': image.tolist()}]
}
response = service.projects().predict(
name=name,
body=payload).execute()
if 'error' in response:
raise RuntimeError(response['error'])
print(response['predictions'])我在几篇文章中看到，我需要将我的请求保存为云存储中的JSON文件，并从那里调用它来进行预测，并避免超出限制的问题。我还读到只有批量预测才能做到这一点。
有没有解决这个问题的办法，或者我应该放弃使用批量预测？任何信息都是非常感谢的。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2019-07-22 19:32:57
您可以将图像作为Google Cloud Storage URL传递，然后传递它。为此，您必须更改默认的服务函数，将输入作为imageUrl，而不是张量或列表。
Stack Overflow用户
发布于 2019-04-03 20:40:10
不幸的是，没有解决方法。你将不得不使用批量预测。
如果你找到了另一种方法，请在这里分享！
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55246335
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