Scores, class_ids=tf.nn.top_k(y,NUM_CLASS_TO_RETURN) 
 
#为了简便起见，我们将仅返回类别ID,应当别的对它们定名 
 
classes = 
 
tf.contrib.lookup.index_to_string(tf.to_int64(class_ids) 
 
mapping=tf.constant([str(i) for i in range(1001)])) 
 
 
model_exporter = exporter.Exporter(saver) 
 
signature = exporter.classification_signature( 
 
   input_tensor=external_x, classes_tensor=classes, 
 
scores_tensor=scores) 
 
model_exporter.init(default_graph_signature=signature, 
 
init_op=tf.initialize_all_tables()) 
 
   model_exporter.export(sys.argv[1]+ "/export" 
 
tf.constant(time.time()), sess)  

因为对Exporter类代码中主动生成的代码存在依附，所以须要在Docker容器内部应用bazel运行我们的导出器。

为此，须要将代码保存到之前启动的bazel工作区内的exporter.py中。此外，还须要一个带有构建规矩的BUILD文件，类似于下列内容：

# BUILD文件 
 
py_binary（ 
 
   name = "export"， 
 
srcs =[ 
 
  “export.py”, 
 
], 
 
deps = [ 
 
“//tensorflow_serving/session_bundle:exporter”, 
 
“@org_tensorflow//tensorflow:tensorflow_py”, 
 
#仅在导出 inception模型时需 
 
“@inception_model//inception”, 
 
], 
 
)  

然后，可在容器中经由过程下列敕令运行导出器：

# 在Docker容器中 
 
cd /mnt/home/serving_example  

它将根据可大年夜/tmp/inception-v3中提取到的检查点文件在/tmp/inception-v3/{current_timestamp}/ 中创建导出器。

定义办事寡居口

TensorFlow办事应用gRPC协定(gRPC是一种基于HTTP/2的二进制协定)。它支撑用于创建办事器和主动生成客户端存根的各类说话。因为TensorFlow是基于C++的，所以须要在个中定义本身的办事器。荣幸的是，办事器端代码比较简短。

为了应用gRPS，必须在一个protocol buffer中定义办事契约，它是用于gRPC的IDL(接口定义说话)和二进制编码。下面来定义我们的办事。前面的导出一节曾提到，我们欲望办事有一个可以或许接收一个JPEG编码的待分类的图像字符串作为输入，并可返回一个根据分数分列的由揣摸获得的类别列表。

如许的办事应定义在一个classification_service.proto文件中，类似于：

syntax = "proto3"； 
 
message ClassificationRequest { 
 
// JPEG 编码的图像字符串 
 
bytes input = 1； 
 
}； 
 
	
			
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本文标题：面向机器智能的TensorFlow实践：产品环境中模型的部署
地址：http://www.17bianji.com/lsqh/34985.html
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