Локальный контейнер контейнера не существует ошибка при использовании Keras + Flask Blueprints - PullRequest
0 голосов
/ 19 февраля 2019

Я пытаюсь обслуживать модель машинного обучения через API с использованием чертежей Flask, вот мой файл колбы __init__.py

from flask import Flask

def create_app(test_config=None):
    app = Flask(__name__)

    @app.route("/healthcheck")
    def healthcheck() -> str:
        return "OK"

    # Registers the machine learning blueprint
    from . import ml
    app.register_blueprint(ml.bp)

    return app

Файл ml.py, который содержит схему для /mlконечная точка

import numpy as np
from . import configuration as cfg
import tensorflow as tf

from flask import (
    Blueprint, flash, request, url_for
)


bp = Blueprint("ml", __name__, url_prefix="/ml")
keras_model = None
graph = None

@bp.before_app_first_request
def load_model():
    print("Loading keras model")
    global keras_model
    global graph
    with open(cfg.config["model"]["path"], 'r') as model_file:
        yaml_model = model_file.read()
        keras_model = tf.keras.models.model_from_yaml(yaml_model)
        graph = tf.get_default_graph()
        keras_model.load_weights(cfg.config["model"]["weights"])

@bp.route('/predict', methods=['POST'])
def predict() -> str:
    global graph
    features = np.array([request.get_json()['features']])
    print(features, len(features), features.shape)
    with graph.as_default():
        prediction = keras_model.predict(features)
    print(prediction)
    return "%.2f" % prediction

Я запускаю сервер с помощью сценария командной строки

#!/bin/bash 

export FLASK_APP=src
export FLASK_ENV=development
flask run

И если я перехожу на localhost:5000/healthcheck, я получаю ответ OK, как и при запускеследующий локон

curl -X POST \
  http://localhost:5000/ml/predict \
  -H 'Cache-Control: no-cache' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
 "features" : [17.0, 0, 0, 12.0, 1, 0, 0]
}'

В первый раз я получаю ответ [[1.00]], если я запускаю его снова, я получаю следующую ошибку

tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: 
Error while reading resource variable dense/kernel from
Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. 
Not found: Container localhost does not exist. (Could not find resource: localhost/dense/kernel)
         [[{{node dense/MatMul/ReadVariableOp}}]]

Если я изменяю файл Blueprintсервер обнаружит изменения и обновит их, я могу снова вызвать API, и он вернет правильный результат для первого вызова, и я снова вернусь к ошибке.Почему это происходит?И почему только для звонков после первого?

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...