У меня есть приложение Flask, куда пользователь загружает изображение. Используя это изображение, модель классификации предсказывает, к какому классу он принадлежит. Затем имя изображения и прогнозируемый класс должны быть добавлены в Json [имя изображения в качестве ключа и номер класса в качестве значения], которое хранится в S3. Я нашел это решение здесь. Когда я попробовал
def labelling_data(file.filename,class_number,json_path_S3):
file = request.files["user_file"]
predictions = {
file.filename: class_number
}
resp=s3_client.get_object(Bucket=BUCKET_NAME, Key=json_path_in_S3)
data=resp.get('Body')
json_data = json.loads(data)
json_data.append(predictions)
s3_client.put_object(Bucket=BUCKET_NAME, Key=json_path_inS3, Body=json.loads(json.dumps(json_data)).encode())
return "Predicted Image Labelled and stored"
, я получил эту ошибку
Json object must be str bytes or bytearray not StreamingBody