当我试图执行下面的客户端代码时,我得到了错误,但是通过RESTful API端点调用时成功了。
curl -d '{"signature_name":"predict_output","instances":[2.0,9.27]}' -X POST http://10.110.110.13:8501/v1/models/firstmodel:predict
请您更正一下代码好吗?
import tensorflow as tf
from tensorflow_serving.apis import predict_pb2
from
我正在尝试使用以下代码从Clarifai获取图像标签的建议:
final ClarifaiClient client = new ClarifaiBuilder(CLIENT_ID, CLIENT_SECRET).buildSync();
final ClarifaiResponse<List<ClarifaiOutput<Concept>>> response = client.getDefaultModels().generalModel().predict().withInputs(ClarifaiInput.forImage(ClarifaiIma
我得到了以下python代码片段,用于调用Tensorflow模型
# Create prediction request object
request = predict_pb2.PredictRequest()
# Specify model name (must be the same as when the TensorFlow serving serving was started)
request.model_spec.name = FLAGS.model_name
# Specify signature name (should be the same as specifie
首先,我必须承认服务的结构是很好的。但在某些情况下,例如“图像对象检测”,当图像出现时,需要由多个模型进行处理,如果我们循环将图像发送到远程服务器,等待返回,就会得到很大的延迟,而且图像传输需要非常多的资源。因为我们公司使用java提供外部RPC服务,所以
我把tensorflow打包成了一个“.so”库,
然后我提供了一个java api,Java调用c包的本机方法。
这样,用户就可以调用本地服务,就好像他们在远程调用服务一样。同时,节省了远程传输的时间。下面是我的java结构:
java中的代码非常简单:
public class TensorflowServerPred
我在AWS上有一个Kubernetes集群,带有集群自动分频器(一个组件,用于根据使用情况自动调整所需的节点数量)。簇以前在AZ-1上有节点A,在AZ-2上有节点B.当我使用动态PVC部署状态集时,PVC和PV是在AZ-2上创建的,而PV和PV是在节点B上创建的。
我删除了状态集来执行一些测试。群集自动分配器决定一个节点现在足够了,并将所需的数目下调到1。现在删除了节点B,当我重新部署状态集时,豆荚处于挂起状态,无法在节点A上创建,但有以下错误:
Events:
Type Reason Age From
这是我创建的用来查询我使用本教程设置的tensorflow服务器的c#客户机的片段:
var channel = new Channel("TFServer:9000", ChannelCredentials.Insecure);
var request = new PredictRequest();
request.ModelSpec = new ModelSpec();
request.ModelSpec.Name = "inception";
var imgBuffer
我正在尝试创建一个ACL,其中用户可能在不同的部门中有不同的角色。
用户将以role::guest或role::user的形式被赋予角色,这取决于他们是否已登录。这是他们的userRole。(还有一个可以访问所有部门的role::superuser )。
我还以department::role的形式向ACL添加了部门角色(例如。bookings::user)。这是他们的departmentRole。
用户部门角色存储在Zend_Auth标识中。
访问控制部分通过扩展Zend_Acl和超越isAllowed功能来工作.这成功地允许或拒绝每个用户。
public function isAllowe
我正在尝试进行一些model_spec测试,但在不必进一步嵌套rspec代码方面遇到了困难。如果在本例中,我只需要一组" It 's“,而不是每次切换变量var时都必须添加上下文,那就太好了。下面是下面的代码:
describe "#some_method" do
subject { course.some_method(var) }
context 'given a project' do
let(:var) {random[1]}
it 'returns the one after' do
is_expe
我引用以下资源来创建一个应用程序,用于使用我已经使用Amazon ML训练的模型进行实时预测。
我已经将该值替换为模型的名称,并且已经在我的AWS ML控制台中创建了一个端点。但是当我执行main函数时,我得到了以下异常:
Exception in thread "main" com.amazonaws.AmazonClientException: Unable to load AWS credentials from any provider in the chain
at com.amazonaws.auth.AWSCredentialsProviderChain
我在网上到处搜索,但没有找到解决以下问题的方法:
假设我有三个ViewModel类
public class ViewModelNewPerson
{
public string PersonName;
public string Address;
public string EyeColor;
//etc
}
public class ViewModelSelectPerson
{
public int SelectedPersonId;
}
public class ViewModelComposite
{
public ViewMode