模型部署 TensorFlow Serving

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整个部署的项目结构:

└── keras-and-tensorflow-serving
    ├── README.md
    ├── my_image_classifier
    │   └── 1
    │       ├── saved_model.pb  #　导出的模型
    │       └── variables　　# 导出模型的参数文件夹
    │           ├── variables.data-00000-of-00001
    │           └── variables.index
    ├── test_images  #　测试数据
    │   ├── car.jpg
    │   └── car.png
    └── scripts  # 自己的模型
        ├── download_inceptionv3_model.py
        ├── inception.h5
        ├── auto_cmd.py
        ├── export_saved_model.py
        ├── imagenet_class_index.json
        └── serving_sample_request.py

首先保存(keras或tensorflow)网络模型为.h5格式

# 例:
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3  # 导入InceptionV3网络结构
from keras.layers import Input  # 导入输入

inception_model = InceptionV3(weights='imagenet', input_tensor=Input(shape=(224, 224, 3)))  # 创建模型并加载权重
inception_model.save('inception.h5')  # 保存网络模型为:inception.h5

有了模型.h5格式之后,导出模型为可以部署的结构:

# 代码:
import tensorflow as tf

# 导出路径包含模型的名称和版本
tf.keras.backend.set_learning_phase(0)
model = tf.keras.models.load_model('./inception.h5')  # 需要加载的模型路径
export_path = '../my_image_classifier/1'  # 将要导出模型的路径

# 获取Keras会话和保存模型
# 签名的定义是定义的输入和输出张量
with tf.keras.backend.get_session() as sess:
    tf.saved_model.simple_save(
        sess,
        export_path,
        inputs={'input_image': model.input},
        outputs={t.name: t for t in model.outputs})

执行完上述代码之后,没出错的情况下就会生成以下可以部署的文件

# 目录结构
├── my_image_classifier
   └── 1
       ├── saved_model.pb
       └── variables
           ├── variables.data-00000-of-00001
           └── variables.index

接着我们启动TensorFlow Serving server

打开交互模式的Python,进入可执行代码的环境.输入:

tensorflow_model_server --model_base_path=/home/******/PycharmProjects/tensorflow/deployment_testing/my_image_classifier --rest_api_port=9000 --model_name=detection

### --model_base_path：这必须是一个绝对的路径，否则你会得到一个错误
### --rest_api_port：Tensorflow服务将在端口8500上启动gRPC ModelServer，并且REST API将在端口9000上可用。
### --model_name：这将是您将用于发送POST请求的服务服务器的名称。您可以在此处键入任何名称。

最后我们测试服务器是否运行

文件名:serving_sample_request.py

import argparse
import json

import numpy as np
import requests
from keras.applications import inception_v3
from keras.preprocessing import image

# Argument parser for giving input image_path from command line
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
                help="path of the image")
args = vars(ap.parse_args())

image_path = args['image']
# Preprocessing our input image
img = image.img_to_array(image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))) / 255.

# this line is added because of a bug in tf_serving(1.10.0-dev)
img = img.astype('float16')

payload = {
    "instances": [{'input_image': img.tolist()}]
}

# sending post request to TensorFlow Serving server
r = requests.post('http://localhost:9000/v1/models/ImageClassifier:predict', json=payload)
pred = json.loads(r.content.decode('utf-8'))

# Decoding the response
# decode_predictions(preds, top=5) by default gives top 5 results
# You can pass "top=10" to get top 10 predicitons
print(json.dumps(inception_v3.decode_predictions(np.array(pred['predictions']))[0]))

最后进入部署文件的根目录执行以下代码查看是否返回数据确定是否部署成功:

python serving_sample_request.py -i ../test_images/car.png

print_r('点个赞吧')；
var_dump('点个赞吧')；
NSLog(@"点个赞吧！")
System.out.println("点个赞吧!");
console.log("点个赞吧!");
print("点个赞吧!");
printf("点个赞吧!
");
cout << "点个赞吧!" << endl;
Console.WriteLine("点个赞吧!");
fmt.Println("点个赞吧!")
Response.Write("点个赞吧")；
alert（’点个赞吧’）