#python #docker #tensorflow #tensorboard #tensorflow-serving
Вопрос:
Я также довольно новичок в tensorflow, машинном обучении и Stackoverflow. Поэтому, пожалуйста, потерпите меня, так как ваша критика будет приветствоваться.
Моя цель-проанализировать различные модели в инструменте «Что, если» (WIT), чтобы понять решения о классификации. Он хорошо работает с чем-то вроде учебника по переписи UCI, однако, когда используются изображения, WIT отказывается от его обслуживания в Tensorflow-сервисе, а также в записной книжке (проверено как с помощью детектора улыбок WIT), не сообщая о проблемах.
Поэтому я подумал, что, возможно, моя машина недостаточно мощна, и попробовал использовать меньший набор данных MNIST в качестве ссылки, который тоже не работал, но выдавал мне сообщения об ошибках:
адрес вывода localhost:8500
«Ошибка вывода модели: НЕДОСТУПНЫЕ сведения = «не удалось подключиться ко всем адресам» debug_error_string = «{«создано»:»@1626855633.284000000″,»описание»:»Не удалось выбрать subchannel»,»file»:»src/core/ext/filters/client_channel/client_channel.cc»,»file_line»:5391,»referenced_errors»:[{«created»:»@1626855633.284000000″,»description»:»не удалось подключиться ко всем addresses»,»file»:»src/core/ext/filters/client_channel/lb_policy/pick_first/pick_first.cc»,»file_line»:398,»grpc_status»:14}]} » >»
адрес вывода localhost:8501
«Ошибка вывода модели: НЕДОСТУПНЫЕ сведения = «не удалось подключиться ко всем адресам» debug_error_string = «{«создано»:»@1626855671.426000000″,»описание»:»Не удалось выбрать subchannel»,»file»:»src/core/ext/filters/client_channel/client_channel.cc»,»file_line»:5391,»referenced_errors»:[{«created»:»@1626855671.426000000″,»description»:»не удалось подключиться ко всем addresses»,»file»:»src/core/ext/filters/client_channel/lb_policy/pick_first/pick_first.cc»,»file_line»:398,»grpc_status»:14}]}» >»
адрес вывода локальный хост:8500,локальный хост:8501
«Вывод модели не удался:»
Обслуживание модели обрабатывается с помощью контейнера настройки Tensorflow (порты, опубликованные 8500 и 8501, сопоставлены с его соответствующими локальными аналогами), и tensorboard запускается либо с локального компьютера, либо из контейнера настройки Tensorflow разработки.
Моя настройка системы-это Windows 10, работающая в контейнере Docker Tensorflow (Tensorflow 2.5.0, python 3.6.9, опубликованные порты 8888, 6006 для соответствующих локальных аналогов) и код Visual Studio.
Код можно найти на Colab
Я специально импортировал MNIST в виде изображений в формате jpg и меток в формате csv, поскольку он должен имитировать данные, которые я хочу проанализировать в будущем.
Комментарии:
1. Я попытался воспроизвести ваш код, и я получаю другую ошибку, например, FileNotFoundError: [Ошибка 2] Такого файла или каталога нет: «/content/drive/MyDrive/Обработано/метки/тест.csv » Можете ли вы взглянуть на свой colab и поправить меня, если я что-то упустил. Спасибо!