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python-3.x - 如何通过 AWS Lambda 函数推断托管在 AWS SageMaker 上的 keras 模型？

问题描述

我有一个预先训练的keras模型，我AWS使用AWS SageMaker. 我有一个endpoint，我可以成功predictions使用Amazon SageMaker Notebook instance.

我在那里所做的是我提供.PNG image以下服务，并且模型给了我正确的预测。

file= s3.Bucket(bucketname).download_file(filename_1, 'normal.png')
file_name_1='normal.png'


import sagemaker
from sagemaker.tensorflow.model import TensorFlowModel

endpoint = 'tensorflow-inference-0000-11-22-33-44-55-666' #endpoint

predictor=sagemaker.tensorflow.model.TensorFlowPredictor(endpoint, sagemaker_session)
data = np.array([resize(imread(file_name), (137, 310, 3))])
predictor.predict(data)

现在我想使用mobile application. 为此，我必须Lambda function在 python 中编写一个并附加一个API gateway。我Lambda function的是以下。

import os
import sys

CWD = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
sys.path.insert(0, os.path.join(CWD, "lib"))

import json
import base64
import boto3
import numpy as np
from scipy import signal
from scipy.signal import butter, lfilter
from scipy.io import wavfile
import scipy.signal as sps
import io
from io import BytesIO
import matplotlib.pylab as plt
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
from datetime import datetime
from skimage.io import imread
from skimage.transform import resize
from PIL import Image

ENDPOINT_NAME = 'tensorflow-inference-0000-11-22-33-44-55-666'
runtime= boto3.client('runtime.sagemaker')

def lambda_handler(event, context):
    s3 = boto3.client("s3")
    
    # retrieving data from event.
    get_file_content_from_postman = event["content"]
    
    # decoding data.
    decoded_file_name = base64.b64decode(get_file_content_from_postman)
    
    image = Image.open(io.BytesIO(decoded_file_name))

    data = np.array([resize(imread(image), (137, 310, 3))])
    
    response = runtime.invoke_endpoint(EndpointName=ENDPOINT_NAME, ContentType='text/csv', Body=data)
        
    result = json.loads(response['Body'].read().decode())
    
    return result

最后第三行是给我错误'PngImageFile' object has no attribute 'read'。知道我在这里缺少什么吗？

标签： python-3.xamazon-web-servicesaws-lambdaaws-api-gatewayamazon-sagemaker

解决方案

如果io.BytesIO(decoded_file_name)正确表示您的图像数据（尽管名称decoded_file_name表明它只是文件名，而不是实际图像数据），那么您不需要使用 PIL。直接使用即可：

data = np.array([resize(imread(io.BytesIO(decoded_file_name)), (137, 310, 3))])

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