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5.python请求部署在tensorflow_serving

程序员文章站 2022-06-26 17:07:25
根据训练时的格式调整图片格式pic_path = 'H:\\Nymphaea\\6\\IMG_1727.JPG'img = Image.open(pic_path)img = img.resize((128, 128), Image.ANTIALIAS)img_arr = np.array(img)img_arr = img_arr / 255.0x_test = np.reshape(img_arr, (128, 128, 3))x_predict = x_test[tf.newaxis...

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根据训练时的格式调整图片格式

转换位json格式

 post数据并接收返回值

 打印最大值


  • 根据训练时的格式调整图片格式

    pic_path = 'H:\\Nymphaea\\6\\IMG_1727.JPG'
    img = Image.open(pic_path)
    img = img.resize((128, 128), Image.ANTIALIAS)
    img_arr = np.array(img)
    img_arr = img_arr / 255.0
    x_test = np.reshape(img_arr, (128, 128, 3))
    x_predict = x_test[tf.newaxis, ...]

     

  • 转换位json格式

    import json
    data = json.dumps({"signature_name": "serving_default", "instances": x_predict.tolist()})
    print('Data: {} ... {}'.format(data[:50], data[len(data)-52:]))

     

  •  post数据并接收返回值

    headers = {"content-type": "application/json"}
    json_response = requests.post('http://10.0.68.22:8502/v1/models/googlenet_model:predict', data=data, headers=headers)
    predictions = json.loads(json_response.text)['predictions']

     

  •  打印最大值

    print(np.argmax(predictions[0]))

     

本文地址:https://blog.csdn.net/qq_34387412/article/details/110453675