云ML批量预测目前支持哪些数据格式？

Question

我在经过训练的模型中构建了推理图，并希望使用批量预测来预测许多记录。如何在输入文件中指定输入？

Answer 1

目前，Cloud ML支持三种数据格式。一种是文本文件，每一行都是你想要预测的记录。第二种和第三种格式是TFRecords；同时支持压缩和gzip压缩。TFRecord文件是一个容器，用于存储字节，通常是二进制数据，例如序列化的示例协议。这些字节直接输入到预测图中。您必须在请求的文本字段( data_format、TF_RECORD、TF_RECORD_GZIP)中指定它们。

对于文本格式，每行要么是一个JSON对象，要么是一个UTF8字符串。在前者的情况下，键是输入张量名称，值是将被馈送到推理图中的数据。如果您的图只有一个输入张量，您可以跳过JSON，只保存换行符分隔的字符串。

下面是一些示例：

您有四个输入张量，即index、height、name和image

{“index”: 100, “height”: 5.5, “name”: “Alice”, “image”: [0.0, 0.0, 0.123, 0.17,0,0]}
{“index”: 101, “height”: 5.8, “name”: “John”, “image”: [0.0, 0.21, 0.09, 0.5, 0,0]}
...

您有一个字符串输入张量。不需要指定名称。

“This is a string input”
“That is another string input”
...

你有一个标量类型的张量。不需要指定名称。

1445
425
3412
...

您有一个输入张量，它是一个numpy数组。不需要指定名称。

[0, 3.14, 2.718, 0.0, 1.414]
[1.618, 299.7, 8.314, 0.0, 0.0]
...

请注意，多重张量输入案例中的名称必须与推理图中输入集合中定义的aliases匹配。