导出tensor serving需要的模型，然后restAPI调用的时候，为什么会报错

在阿里云上，如果您希望将训练好的模型导出为Tensor Serving（可能您指的是TensorFlow Serving）所需格式，以便于部署和提供在线预测服务，可以遵循以下步骤操作：

1. 模型训练与保存：

   • 首先，确保您的模型是使用TensorFlow等框架训练的，并且已经达到了满意的性能。

   • 使用TensorFlow的tf.saved_model API保存模型。这一步会生成一个SavedModel目录结构，这是TensorFlow Serving所要求的格式。例如：

     import tensorflow as tf
     
     # 假设你有已训练好的模型和输入输出占位符
     input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, ...], name='test_domain_A')
     output_tensor = ...  # 你的模型逻辑处理后得到的输出tensor，命名为'test_fake_B'
     
     # 构建签名定义，用于TensorFlow Serving识别输入输出
     signature_def_map = {
      'serving_default': tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
          inputs={'test_domain_A': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(input_tensor)},
          outputs={'test_fake_B': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(output_tensor)}
      )
     }
     
     # 保存模型
     builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('export_path')
     builder.add_meta_graph_and_variables(
      sess=tf.Session(), 
      tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
      signature_def_map=signature_def_map
     )
     builder.save()
     

   这段代码展示了如何保存模型，并明确指定了输入test_domain_A和输出test_fake_B。

2. 上传至阿里云OSS：

   • 将上述生成的SavedModel目录打包成ZIP或直接上传到阿里云对象存储服务（OSS）。OSS提供了安全、低成本、高可靠的云存储服务，适合存放模型文件。

3. 部署到阿里云模型服务：

   • 使用阿里云的模型服务产品，如PAI-EAS（Platform for Artificial Intelligence - Enterprise Edition）来部署模型。EAS支持多种模型格式，包括TensorFlow Serving所需的SavedModel格式。
   • 在EAS控制台，创建模型服务，选择从OSS导入模型，然后按照提示指定OSS中的模型文件路径。
   • 配置服务时，根据需要设置CPU/GPU资源、环境变量等参数。
   • 部署完成后，您将获得一个API endpoint，通过该endpoint即可调用模型进行预测，传入test_domain_A作为输入，获取test_fake_B作为输出。

通过以上步骤，您可以将满足特定输入输出格式要求的模型成功部署到阿里云上，实现高效、可扩展的在线预测服务。