为tensorflow服务LSTM正确格式化JSON

Question

我有一个tensorflow LSTM模型，其中预测函数的输入是100行5列。numpy数组为1100,5时的形状

我正在努力研究如何正确格式化JSON请求以将其发送到tensorflow服务端点。当前托管在谷歌云上，但可能最终成为tensorflow服务docker图像

任何关于如何正确格式化发送给TF的数据的帮助都将非常有用，因为我正努力在他们的文档中找到正确的格式

谢谢

Answer 1

json文件可以作为dict加载。因此，假设您有5个功能，您可以将其格式化如下：

  {
   "feature1": [...],
   "feature2": [...],
   "feature3": [...],
   "feature4": [...],
   "feature5": [...]
  }

然后可以将dict转换为列表列表，然后将其转换为numpy数组。注意：如果将数组存储为字符串，则可以使用列表理解转换它们

with open('data.json') as json_file:
    data = json.load(json_file)
    # if list of strings
    f1 = [float(i) for i in data['feature1']]
    f2 = [float(i) for i in data['feature2']]
    f3 = [float(i) for i in data['feature3']]
    f4 = [float(i) for i in data['feature3']]
    f5 = [float(i) for i in data['feature5']]

    sample = np.array([f1,f2,f3,f4,f5])