テンソルフローサービングサーバからgRPCスタブクライアントが受信した出力を解析するにはどうすればよいですか？

Question

DNNClassifierモデルをエクスポートし、ドッカーを使用してテンソルフローサービングサーバーで実行しました。その後、新しい予測のためにそのテンソルフローを扱うPythonクライアントを作成しました。

テンソルフローサービングサーバーからの応答を取得するために、次のコードを記述しました。

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())

今、私は私の出力として取得mの出力は次のとおりです。 -

私はそれが私の出力であるため、そのfloat_val数を解析する方法を見つけ出すことができなかっメートル。 Plsヘルプ。

Answer 1

あなたは、この方法はstub.Predict代わりのstub.Predict.future