Не удается обновить таблицу полезных данных с сообщением об ошибке "com.ibm.analytics.aios.utils.clients.db.JsonToSQLConversionError: db.json.convert" - PullRequest
0 голосов
/ 12 июня 2019

Я пытаюсь использовать Openscale, чтобы проверить объяснение моей модели классификации изображений (Keras: 2.2.4 、 тензор потока: 1.11) До сих пор я закончил настройку и смог увидеть объяснение моего первого запроса на оценку. Однако когда я попытался отправить новый запрос, запись была отправлена ​​в таблицу PayloadError с сообщением об ошибке в качестве заголовка. Я отправляю неверную запись полезной нагрузки?

часть моего кода, как показано ниже:

imagefile='test_image\\fusion\\Black-sample05-basyo1-muki14_6_3.JPG'
img = cv2.imread(imagefile)
img_resized = cv2.resize(img,(104, 104))
print(img_resized .shape)
im = np.array(img_resized )
im_data = np.uint8(im)
im_data2 = im_data[:,:,:3]
print( 'shape2: ', im_data2.shape)
im_data3 = im_data2.tolist()
print(im_data3)
header = {'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer ' + iam_token}
payload_scoring = {"values": [im_data3] }
scoring_url="https://us-south.ml.cloud.ibm.com/v3/wml_instances/564d5095-31bf-4b1d-98e3-114cf2b2f409/deployments/3a60a744-dadf-481f-b0f7-512963cc8ce3/online"
response_scoring = requests.post(scoring_url, json=payload_scoring, headers=header)
print("Scoring response")
print(json.loads(response_scoring.text))

> {'fields': ['предсказание', 'предсказание_классы', 'вероятность'], 'значения': [[[1.0, 0.0], 0, [1.0, 0.0]]]}

1 Ответ

0 голосов
/ 12 июня 2019

Не следует устанавливать какое-либо поле управления для scoring_input.Я вижу, что scoring_input имеет установленный predicted_target_field (decoded-target).

Если вы установите его, самый простой способ будет удалить эту подписку и попробовать свои действия без установки какого-либо поля управления для scoring_inputполе

...