python - TensorFlow回归模型保存为RESTful格式，调用时报错？

Question

目前可以使用TensorFlow Serving在线部署分类模型，但是回归模型无法成功。我认为签名中的方法名是错误的，因为我的分类和回归模型是用默认格式保存的，所以方法名是/tensorflow/serving/predict，但是不知道怎么改。我使用的是TensorFlow2.0的版本。但是，我不确定这是否是问题所在。当前调用 RESTful 方法的请求和响应如下：

restful url ->
http://192.168.110.100:8501/v1/models/xy_model:regress
request -> 
{"examples":[{"inputs":45}]}
response ->
{
    "error": "No regression inputs found in SignatureDef: inputs {\n  key: \"lstm_input\"\n  value {\n    name: \"serving_default_lstm_input:0\"\n    dtype: DT_FLOAT\n    tensor_shape {\n      dim {\n        size: -1\n      }\n      dim {\n        size: 1\n      }\n      dim {\n        size: 10\n      }\n    }\n  }\n}\noutputs {\n  key: \"dense\"\n  value {\n    name: \"StatefulPartitionedCall:0\"\n    dtype: DT_FLOAT\n    tensor_shape {\n      dim {\n        size: -1\n      }\n      dim {\n        size: 3\n      }\n    }\n  }\n}\nmethod_name: \"tensorflow/serving/predict\"\n"
}

模型结构

我应该如何实现它？请

标签： pythontensorflowtensorflow-serving