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Tensorflow、Tensorflow2.1。
- 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
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