Я работаю над классификатором изображений с оценкой тензорного потока + keras, переобучаю последний уровень предварительно обученного приложения inception_v3 на движке GCP ML. .
Модель keras экспортируется с помощью tf.keras.estimator.model_to_estimator, а функция ввода получает путь к изображению, хранящемуся в облачном хранилище GCP, открывает изображение с помощью tf.image.decode_jpeg и возвращает набор данных в следующем формате dict(zip(['inception_v3_input'], [image])), label
Я пытаюсь определить tf.estimator.export.ServingInputReceiver, но у меня возникли проблемы с его определением.
Модель правильно обслуживает прогноз с помощью метода predict с использованием функции ввода без меток. Моя идея заключалась в том, чтобы повторно использовать input_function для декодирования изображения, передавая только путь изображения в облачном хранилище для предсказания также для конечной точки Google, но я не могу понять, как это сделать.
Спасибо за вашу помощь
