Ошибка прогноза на двигателе GCP ml

Question

Привет! Я успешно развернул модель обнаружения объектов на мл движке. Однако, когда я запрашиваю прогнозы, это дает мне следующую ошибку.

ERROR: (gcloud.ml-engine.predict) HTTP request failed. Response: {
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "Request payload size exceeds the limit: 1572864 bytes.",
    "status": "INVALID_ARGUMENT"
  }
}

Я использую следующую команду:

gcloud ml-engine predict --model fastercnn --version v4 --json-instances input.json

Мой input.json выглядит следующим образом:

{"inputs": {"b64": "/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/..............}}

Примечание. Я усек кодировку long base 64изображения для удобства чтения.

Определение моей модели:

MetaGraphDef с набором тегов: 'serve' содержит следующие SignatureDefs:

signature_def['serving_default']:
  The given SavedModel SignatureDef contains the following input(s):
    inputs['inputs'] tensor_info:
        dtype: DT_STRING
        shape: (-1)
        name: encoded_image_string_tensor:0
  The given SavedModel SignatureDef contains the following output(s):
    outputs['detection_boxes'] tensor_info:
        dtype: DT_FLOAT
        shape: (-1, 300, 4)
        name: detection_boxes:0
    outputs['detection_classes'] tensor_info:
        dtype: DT_FLOAT
        shape: (-1, 300)
        name: detection_classes:0
    outputs['detection_features'] tensor_info:
        dtype: DT_FLOAT
        shape: (-1, -1, -1, -1, -1)
        name: detection_features:0
    outputs['detection_multiclass_scores'] tensor_info:
        dtype: DT_FLOAT
        shape: (-1, 300, 2)
        name: detection_multiclass_scores:0
    outputs['detection_scores'] tensor_info:
        dtype: DT_FLOAT
        shape: (-1, 300)
        name: detection_scores:0
    outputs['num_detections'] tensor_info:
        dtype: DT_FLOAT
        shape: (-1)
        name: num_detections:0
    outputs['raw_detection_boxes'] tensor_info:
        dtype: DT_FLOAT
        shape: (-1, 300, 4)
        name: raw_detection_boxes:0
    outputs['raw_detection_scores'] tensor_info:
        dtype: DT_FLOAT
        shape: (-1, 300, 2)
        name: raw_detection_scores:0
  Method name is: tensorflow/serving/predict

Я попытался изменить размер моего изображения, используя следующий код, поэтомуон не превышает байтов, но все равно выдает мне ту же ошибку:

import base64
from PIL import Image
width = 256
height = 256
import json
import io
instances = []

with open('input.json', 'w') as f:
    img = Image.open("test_image/hand1.jpg")
    img = img.resize((width, height), Image.ANTIALIAS)
    output_str = io.BytesIO()
    img.save(output_str, "JPEG")
    image_byte_array = output_str.getvalue()
    image_base64 = base64.b64encode(image_byte_array).decode()
    json_entry = {'image_bytes': {"b64": image_base64}}
    request = json.dumps(json_entry)
    f.write(request)
f.close()

Answer 1

Я думаю, он жалуется, что ваш файл json слишком большой. Они позволяют только 33554432 байта.