Docker 容器中的 CustomVision 分类：无法提供形状值
CustomVision Classification in Docker container: Cannot feed value of shape
我在 CustomVision 中创建了一个分类模型并将其导出到 Dockerfile (Linux)。当从 CustomVision GUI 内部测试模型时，该模型工作正常，但当连接到 docker 容器并像
那样调用它时
curl -X POST http://127.0.0.1/image -F imageData=@some_file_name.jpg
我总是收到类似
的错误
"Error: Could not preprocess image for prediction. Cannot feed value of shape (1, 227, 227, 3) for Tensor 'Placeholder:0', which has shape '(?, 224, 224, 3)'"
即使 some_file_name.jpg 是训练模型的文件之一...
观察：我们在 2018 年 8 月创建并导出到 Dockerfiles 的模型运行良好。现在修改这些模型（例如从训练数据中删除文件）并重建模型时，它会像上面提到的那样失败。与 8 月份相比，导出模型时创建的 zip 文件现在的大小几乎翻了一番。没有更改任何配置，模型仍然建立在同一个数据中心上。
非常感谢任何 tips/help。
导出的 app 文件夹中有一个文件 predict.py。换行，
network_input_size = 227
到
network_input_size = 224
然后我重建并重新运行我的 docker 容器并且它工作了。
我在 CustomVision 中创建了一个分类模型并将其导出到 Dockerfile (Linux)。当从 CustomVision GUI 内部测试模型时，该模型工作正常，但当连接到 docker 容器并像
那样调用它时curl -X POST http://127.0.0.1/image -F imageData=@some_file_name.jpg
我总是收到类似
的错误"Error: Could not preprocess image for prediction. Cannot feed value of shape (1, 227, 227, 3) for Tensor 'Placeholder:0', which has shape '(?, 224, 224, 3)'"
即使 some_file_name.jpg 是训练模型的文件之一...
观察：我们在 2018 年 8 月创建并导出到 Dockerfiles 的模型运行良好。现在修改这些模型（例如从训练数据中删除文件）并重建模型时，它会像上面提到的那样失败。与 8 月份相比，导出模型时创建的 zip 文件现在的大小几乎翻了一番。没有更改任何配置，模型仍然建立在同一个数据中心上。
非常感谢任何 tips/help。
导出的 app 文件夹中有一个文件 predict.py。换行，
network_input_size = 227 到 network_input_size = 224
然后我重建并重新运行我的 docker 容器并且它工作了。