使用Python向TensorFlow Serving发送请求可以通过以下步骤实现:
pip install tensorflow tensorflow-serving-api
import grpc
import tensorflow as tf
from tensorflow_serving.apis import predict_pb2
from tensorflow_serving.apis import prediction_service_pb2_grpc
server_ip = 'localhost' # TensorFlow Serving服务器的IP地址
server_port = '8500' # TensorFlow Serving服务器的端口号
channel = grpc.insecure_channel(f'{server_ip}:{server_port}')
stub = prediction_service_pb2_grpc.PredictionServiceStub(channel)
request = predict_pb2.PredictRequest()
request.model_spec.name = 'your_model_name' # 指定模型的名称
request.model_spec.signature_name = 'serving_default' # 指定模型的签名名称
# 构建输入数据
request.inputs['input_name'].CopyFrom(tf.make_tensor_proto(your_input_data))
在上述代码中,your_model_name
是需要预测的模型的名称,serving_default
是模型的签名名称,input_name
是模型的输入张量名称,your_input_data
是需要预测的输入数据。
response = stub.Predict(request)
output = response.outputs['output_name']
output_data = tf.make_ndarray(output)
在上述代码中,output_name
是模型的输出张量名称,output_data
为响应中的输出数据。
以上是使用Python向TensorFlow Serving发送请求的基本流程。根据具体的应用场景和需求,可以根据TensorFlow Serving的官方文档进一步了解更多高级用法和参数配置。
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