我正在使用TensorFlow构建一个CNN文本分类器,我想将其加载到tensorflow中--使用serving进行服务和查询。当我在grcp存根上调用Predict()方法时,我收到这个错误: AttributeError:'grpc._cython.cygrpc.Channel‘对象没有属性'unary_unary’
到目前为止我所做的:我已经成功地训练并导出了一个适合服务的模型(即,签名经过验证,并使用tf.Saver我可以成功地返回预测)。我还可以将模型加载到tensorflow_model_server中而不会出错。
以下是客户端代码的一段(为了可读性而简化):
w
我试图在mlrun中调用一个函数,但没有出错。有谁能帮我处理一下that.im附加代码吗.
from cloudpickle import load
import numpy as np
from typing import List
import mlrun
class ClassifierModel(mlrun.serving.V2ModelServer):
def load(self):
"""load and initialize the model and/or other elements"""
我正在尝试使用tensorflow服务导出我的第一个xor NN,但是当我调用gRPC时没有得到任何结果。在这里,我用来预测异或的代码
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
from keras import backend as K
K.set_session(sess)
K.set_learning_phase(0) # all new operations will be in test mode from now on
from tensorflow.python.saved_model import builder as save
我希望能够用我制作的训练应用程序容器来训练模型,并将其保存到我的工件注册表中。我希望能够使用一个烧瓶应用程序和一个能够处理某些逻辑的/predict路由来部署一个模型--而不一定只是预测一个输入json。它还需要一条我理解的/healthz路线。基本上,我想要一条管道,在我制作的模型训练容器上执行一项训练任务,然后用一个烧瓶应用程序来部署模型,并使用我制作的模型服务容器。看看溢出,我想知道问题的管道是否有我最终想要的正确布局。所以,就像这样:
import kfp
from kfp.v2 import compiler
from kfp.v2.dsl import component
from
在码头集装箱中运行Tensorflow时获得以下错误消息
2019-12-12 03:25:13.947401: I tensorflow_serving/model_servers/server.cc:85] Building single TensorFlow model file config: model_name: mymodel model_base_path: /models/mymodel
2019-12-12 03:25:13.947870: I tensorflow_serving/model_servers/server_core.cc:462] Adding/upd
我对TensorFlow服务很陌生。我用估计器训练了一个宽而深的模型。现在我想为我的模特服务。我创建我的服务输入接收函数并保存模型。当我试图使用保存的模型进行预测时,我总是收到InternalError: Unable to get element as bytes。我不太明白服务功能应该包含什么内容,或者应该发送什么样的格式类型。有人能先解释一下服务功能的概念,以及如何正确地创建这个功能吗?
可复制的例子:
服务职能:
def serving_input_receiver_fn():
serialized_tf_example = tf.placeholder(dtype=tf.stri
以下是我的源代码:-
import mlflow
import mlflow.sklearn
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from mlflow.models.signature import infer_signature
impor
我有一个基本的tensorflow服务的码头集装箱,暴露在库伯内特斯吊舱模型。
FROM tensorflow/serving:2.6.0
RUN mkdir /serving_model
WORKDIR /serving_model
COPY src/serving_model /serving_model
EXPOSE 5225 #(5225 is the port all the pods talk to each other on)
ENTRYPOINT tensorflow_model_server --rest_api_port=5225 --model_name=MyMod
最近,我的一些IIS应用程序没有响应。我检查了事件日志,发现which中发生了一些错误,导致某些应用程序池被停止。
下面是错误消息。我只能看到导致问题的进程id。
我检查了错误,并在一个应用程序中发现一个进程在关闭期间超过了时间限制。是否可能该进程无法关闭并导致另一个应用程序关闭。我的解决方案是将Test_pool应用程序池超时设置为1440分钟(24小时),并在特定时间设置重新启动时间。
避免进程的关闭失败,防止应用程序池的自动关闭。那可行吗?
A process serving application pool 'CEHL_POOL' exceeded time limit
在看到了 github问题和堆栈溢出帖子之后,我希望这能简单地发挥作用。
似乎传入环境变量MODEL_CONFIG_FILE没有任何影响。我正在通过docker-compose运行这个问题,但是使用docker-run也会遇到同样的问题。
错误:
I tensorflow_serving/model_servers/server.cc:82] Building single TensorFlow model file config: model_name: model model_base_path: /models/model
I tensorflow_serving/model_ser
我见过其他问题的症状,我最接近我的问题是这个离子问题:
PhantomJS 1.9.8 (MacOSX0.0.0)控制器: ContainerCtrl测试失败错误:无法从状态“”解析“着陆”
我对Karma角度测试很陌生,很难调试范围问题。
app.js
.config(function($stateProvider, $urlRouterProvider) {
// For any unmatched url, redirect to landing
$urlRouterProvider.otherwise("/");
// Now set up the st