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我试图调用我的TF人工神经网络模型，该模型部署在SAP Cloud的Cloud Foundry环境中，并从Keras模型转换为TensorFlow SavedModel格式。

因此，我有一个使用TensorFlow Serving和gRPC的Python2 API。 它是在此帮助文章和< rel =" nofollow" hraf=" https://blogs.sap.com/2018/03/16/sap-leonardo-ml-foundation-bring-your-own-model-byom/">此 博客文章。

尝试在本地venv中执行API时，我已经收到错误。 API代码：

导入操作系统
 进口grpc
 从grpc.beta导入实现
 将tensorflow作为tf导入
 从tensorflow_serving.apis导入predict_pb2
 从tensorflow_serving.apis导入预测_服务_pb2

 MODEL_NAME = str（os.getenv（'MODEL_NAME'，''））
 MODEL_SERVER_HOST = str（os.getenv（'MODEL_SERVER_HOST'，''））
 MODEL_SERVER_PORT = int（os.getenv（'MODEL_SERVER_PORT'，''））
 ROOT_CERT = str（os.getenv（'ROOT_CERT'，''））。replace（'\\ n'，'\ n'）

 def metadata_transformer（metadata）：
     加法= []

     令牌='承载者<我的访问令牌>'
     annexs.append（（''授权'，令牌））
     返回元组（元数据）+元组（添加项）

 凭据= Implementations.ssl_channel_credentials（root_certificates = ROOT_CERT）
 通道= Implementations.secure_channel（MODEL_SERVER_HOST，MODEL_SERVER_PORT，凭据）
 存根= projection_service_pb2.beta_create_PredictionService_stub（channel，metadata_transformer = metadata_transformer）

 #grpc非测试版->不适用于tf服务吗？  ->以（StatusCode.UNAVAILABLE，名称解析失败而终止的RPC的集合
 #credentials = grpc.ssl_channel_credentials（root_certificates = ROOT_CERT）
 #server ="'" + MODEL_SERVER_HOST +'：'+ str（MODEL_SERVER_PORT）+"'"
 #channel = grpc.secure_channel（服务器，凭据）
 #non beta->无法添加元数据->在下面的请求中添加
 #stub = projection_service_pb2.PredictionServiceStub（渠道）

 #测试：
 将numpy导入为np
 数据= np.matrix（[]）

 request = predict_pb2.PredictRequest（）
 request.model_spec.name = MODEL_NAME
 #request.model_spec.signature_name ='ticketCatFeature2'
 request.inputs ['input']。CopyFrom（
     tf.contrib.util.make_tensor_proto（data，shape = [200]，dtype = tf.float32））

 #out = stub.Predict（请求，200，元数据= metadata_transformer）
 out = stub.Predict（request，200）

出现以下错误消息：

grpc.framework.interfaces.face.face.AbortionError：AbortionError（code = StatusCode.INTERNAL，details ="已收到RST_STREAM，错误代码为2"）

如您所见，我还尝试使用TF Serving和gRPC（注释部分）的非beta功能进行请求。 但这会导致另一个错误：

grpc._channel._Rendezvous：<以（StatusCode.UNAVAILABLE，名称解析失败）结尾的RPC _Rendezvous>

gRPC调试总数： https://files.fm/u/d8htpjyq

我还测试了如何使用相同的示例数据在jupyter笔记本中加载和运行我的模型，并且可以按预期工作->我的AI模型不应成为错误的根本原因