AI开发平台MODELARTS-模型推理代码编写说明:TensorFlow的推理脚本示例

时间:2024-12-10 11:36:21

TensorFlow的推理脚本示例

TensorFlow MnistService示例如下。更多TensorFlow推理代码示例请参考TensorflowTensorflow2.1
  • 推理代码
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    from PIL import Image
    import numpy as np
    from model_service.tfserving_model_service import TfServingBaseService
    
    class MnistService(TfServingBaseService):
    
        def _preprocess(self, data):
            preprocessed_data = {}
    
            for k, v in data.items():
                for file_name, file_content in v.items():
                    image1 = Image.open(file_content)
                    image1 = np.array(image1, dtype=np.float32)
                    image1.resize((1, 784))
                    preprocessed_data[k] = image1
    
            return preprocessed_data
    
        def _postprocess(self, data):
    
            infer_output = {}
    
            for output_name, result in data.items():
    
                infer_output["mnist_result"] = result[0].index(max(result[0]))
    
            return infer_output
    
  • 请求
    curl -X POST \ 在线服务地址 \ -F images=@test.jpg
  • 返回
    {"mnist_result": 7}

在上面的代码示例中,完成了将用户表单输入的图片的大小调整,转换为可以适配模型输入的shape。首先通过Pillow库读取“32×32”的图片,调整图片大小为“1×784”以匹配模型输入。在后续处理中,转换模型输出为列表,用于Restful接口输出展示。

support.huaweicloud.com/usermanual-standard-modelarts/inference-modelarts-0057.html