我将我的模型上传到ML-engine,当我试图进行预测时,我会收到以下错误:
ERROR: (gcloud.ml-engine.predict) HTTP request failed. Response: { "error": {
"code": 429,
"message": "Prediction server is out of memory, possibly because model size is too big.",
"status": "RESOURCE_EX
我创建了一个基于OWIN / Katana的OWIN服务器。目前,我在理解JSON反序列化过程时遇到了问题……
这是一个简单的POST方法:
public IHttpActionResult Post([FromBody] Person person) {
// do some stuff
return Ok();
}
现在的问题是:如果有"JsonIgnore“或没有"DataMember”属性,为什么模型的所有Getters都是默认调用的?
型号:
[DataContract]
public class Person
{
private string firstNa
我正在尝试在GCP实例上部署经过训练的模型。它的大小约为94 in。代码在我的本地机器上运行得很好。我能够启动烧瓶服务器,通过cURL调用发送图像并得到结果。但是在GCP上,每当我试图加载我的模型时,我都会得到这个错误的allocation of 52953088 exceeds 10% of system memory,这个过程就会被终止。
同样的型号安全装载,并在我的本地机器上运行。我是应该增加VM实例的内存,还是有其他方法?
我正在尝试对MySql执行这样的查询
SELECT model, price
FROM (SELECT *
FROM product
LEFT JOIN printer, laptop, pc
ON product.model = printer.model = laptop.model = pc.model)
我知道这是不正确的语法,我试图找到每个产品的型号和价格。我首先尝试将每个列表自然地连接到product,但得到了一个空集,因为第一个自然连接删除了其他两个产品的所有其他元组,然后下一个连接删除了所有内容。
我真正的问题是,我应该使用哪种类型的连接来执