tensorflow/serving 前 n 个登录到 return

Question

我目前正在应对以可扩展方式为我的 tensorflow 模型提供服务的挑战。据我所知，推荐的解决方案是使用标准 TensorFlow ModelServer。这很好地处理了常见要求 - 但我想要更多。我想通过解析 "limit" 之类的参数来减少传输的数据量，以将前 n 个 logits + 概率定义为 return.

在研究过程中，我确定了以下解决方案：

1) 在模型构建过程中创建更高级的 SignatureDef。

2) 使用上述功能自定义基本 tensorflow/serving 项目。

3) 使用标准 Tensorflow 模型服务器为模型提供服务，并构建后处理服务以重新构建 resp。以预定义方式过滤结果。

有比我更有经验的人可以详细介绍一下我的问题吗？ - 代码片段或链接会很棒。

提前致谢。

Answer 1

您的解决方案编号 3，

"Serve the model with the standard Tensorflow Modelserver and build a postprocessing service to restructure resp. filter the result in the predefined way."

应该是最好的

链接和代码片段：如果我们考虑使用 TF 服务的 MNIST 示例，保存模型的 link 是 https://github.com/tensorflow/serving/blob/87e32bb386f156fe208df633c1a7f489b57464e1/tensorflow_serving/example/mnist_saved_model.py、

客户端代码的 link 是 https://github.com/tensorflow/serving/blob/87e32bb386f156fe208df633c1a7f489b57464e1/tensorflow_serving/example/mnist_client.py。

如果我们想要 top-n 个预测值，我们可以调整函数的代码，_create_rpc_callback 在客户端文件中，如下所示。

def _create_rpc_callback(label, result_counter):
  """Creates RPC callback function.

  Args:
    label: The correct label for the predicted example.
    result_counter: Counter for the prediction result.
  Returns:
    The callback function.
  """
  def _callback(result_future):
    """Callback function.

    Calculates the statistics for the prediction result.

    Args:
      result_future: Result future of the RPC.
    """
    exception = result_future.exception()
    if exception:
      result_counter.inc_error()
      print(exception)
    else:
      sys.stdout.write('.')
      sys.stdout.flush()
      response = numpy.array(result_future.result().outputs['scores'].float_val)
      print('Top 4 responses = ', response[0:4])

最后一行中的 print 语句将打印 Top-4 预测。

tensorflow/serving 前 n 个登录到 return

tensorflow/serving with top n logits to return

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