如何从tensorflow服务器解析gRPC存根客户端收到的输出？

Question

我已经导出了一个DNNClassifier模型，并使用docker在tensorflow服务器上运行它。之后我编写了一个python客户端来与该tensorflow进行交互，为新的预测服务。

我编写了以下代码来获取tensorflow服务器的响应。

host, port = FLAGS.server.split(':')
  channel = implementations.insecure_channel(host, int(port))
  stub = prediction_service_pb2.beta_create_PredictionService_stub(channel)

  request = predict_pb2.PredictRequest()
  request.model_spec.name = FLAGS.model
  request.model_spec.signature_name = 'serving_default'

  feature_dict = {'a': _float_feature(value=400),
                  'b': _float_feature(value=5),
                  'c': _float_feature(value=200),
                  'd': _float_feature(value=30),
                  'e': _float_feature(value=60),
                  'f': _float_feature(value=5),
                  'g': _float_feature(value=7500),
                  'h': _int_feature(value=1),
                  'i': _int_feature(value=1234),
                  'j': _int_feature(value=1),
                  'k': _int_feature(value=4),
                  'l': _int_feature(value=1),
                  'm': _int_feature(value=0)}
  example= tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=feature_dict))
  serialized = example.SerializeToString()

  request.inputs['inputs'].CopyFrom(
        tf.contrib.util.make_tensor_proto(serialized, shape=[1]))

  result_future = stub.Predict.future(request, 5.0)
  print(result_future.result())

Now the output i m getting as my output is:-

我无法弄清楚如何解析float_val数，因为那是我的输出。请帮忙。

Answer 1

您可以执行以下操作

result = stub.Predict(request, 5.0)
float_val = result.outputs['outputs'].float_val

请注意，此方法调用stub.Predict而不是stub.Predict.future

Answer 2

如果您有多个输出，则执行以下操作，基本上创建一个字典，其中的键对应于输出，并且值对应于模型返回的列表。

results = dict()
for output in output_names:
    results[output] = response.outputs[output].float_val