Python中怎么調(diào)用pb模型

小億
123
2024-03-15 14:28:19

要調(diào)用一個(gè)pb模型，首先需要加載這個(gè)模型。通常，我們會(huì)使用Tensorflow Serving來加載pb模型并進(jìn)行預(yù)測(cè)。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例代碼來演示如何調(diào)用一個(gè)pb模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow_serving.apis import predict_pb2
from grpc.beta import implementations

# 定義模型地址和端口號(hào)
model_address = 'localhost'
model_port = 9000

# 創(chuàng)建一個(gè)stub對(duì)象來連接Tensorflow Serving
channel = implementations.insecure_channel(model_address, model_port)
stub = predict_pb2.beta_create_PredictionService_stub(channel)

# 構(gòu)建請(qǐng)求
request = predict_pb2.PredictRequest()
request.model_spec.name = 'model_name'
request.model_spec.signature_name = 'serving_default'

# 設(shè)置輸入數(shù)據(jù)
input_data = {
    'input': [[1.0, 2.0, 3.0]]
}
input_tensor_proto = tf.make_tensor_proto(input_data, dtype=tf.float32)
request.inputs['input'].CopyFrom(input_tensor_proto)

# 發(fā)送請(qǐng)求并獲取預(yù)測(cè)結(jié)果
result = stub.Predict(request, 10.0)  # 設(shè)置超時(shí)時(shí)間

# 處理預(yù)測(cè)結(jié)果
output_data = tf.make_ndarray(result.outputs['output'])
print(output_data)

在這個(gè)示例中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)與Tensorflow Serving連接的stub對(duì)象。然后，我們構(gòu)建了一個(gè)預(yù)測(cè)請(qǐng)求，并設(shè)置了輸入數(shù)據(jù)。最后，我們發(fā)送請(qǐng)求并獲取預(yù)測(cè)結(jié)果。請(qǐng)注意，需要根據(jù)具體模型的輸入和輸出名稱來設(shè)置請(qǐng)求中的輸入數(shù)據(jù)和處理預(yù)測(cè)結(jié)果。

請(qǐng)確保已經(jīng)安裝了相關(guān)的Python庫(kù)（如tensorflow-serving-api）并且Tensorflow Serving已經(jīng)在運(yùn)行中。

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