尝试通过Tensorflow服务使用通用句子编码器Lite/2
我使用通用句子编码器精简版创建了一个保存的模型。如果我使用tf.saved_model加载器加载已保存的模型，它工作得很好。
但是，如果我尝试使用Tensorflow服务为模型提供服务，我会得到以下错误:
“错误”： “索引[3] = 1 不在 [0， 1）\n\t [[节点： lite_module_apply_default/Encoder_en/柯纳转换器/ClipToMax长度/GatherV2_1 = GatherV2[出租车=DT_INT32，廷迪切斯=DT_INT64，Tparams=DT_INT64，_output_shapes=[[？]]，_device=”/作业：本地主机/副本：0/任务：0/设备：CPU：0“]（_arg_qsph_v_0_7，lite_module_apply_default/Encoder_en/科纳转换器/ClipToMax长度/重塑，lite_module_apply_default_1/Encoder_en/科纳转换器/序列掩码/康斯特）]]”
发生这种情况的原因是什么？
python版本:3.6
张量流版本：1.9.0
tensorflow_hub版本：0.1.1
使用tensor flow/服务docker 1.11
共有1个答案
我以行的形式给出了输入张量。通过将输入张量的格式改为列格式，我能够纠正这个问题。关于行和列格式的详细描述可以在这里找到。
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我一直在尝试重新训练通用句子编码器模块（使用），但我似乎无法从任何更新/重新训练的模块权重生成新的嵌入。 我已经遵循了的分类器示例，并将其替换为use模块。分类器工作正常，我似乎不知道如何访问新模块。我可以恢复保存的模型，但不确定如何实际调用嵌入函数？ 例如，之前我通过设置路径 但是，我如何使用恢复的分类器模型进行这个调用呢？请注意，我将参数设置为< code > trainible = True
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我花了几个小时试图设置Tensorflow-hub模块“通用句子编码器”的Tensorflow服务这里有一个类似的问题: 如何使用张量流服务使张量流中心嵌入可用？ 我一直在Windows机器上这样做。 这是我用来构建模型的代码: 我已经到了运行以下行的地步： 给我以下结果: 然后我尝试跑步： 这给出了错误： 我曾尝试更改“text=[“what this is”]”部分的格式，但对我来说没有任何效
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我想从这里尝试通用句子编码器链接。 这是我在Ubuntu 18.04和Jupyter笔记本上运行的代码 它一直在运行，什么也没发生。它在下载什么东西吗？我已经等了很长时间了。除了以下内容，它什么也没显示： 我检查了我的tensorflow装置。看起来很好。有什么故障排除建议吗？
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您可以使用ML Kit配合TensorFlow Lite模型执行在设备上的推理 。 ML Kit只能在运行iOS 9或更新版本的设备上使用TensorFlow Lite模型。 请参阅GitHub上的ML Kit快速入门示例，了解正在使用的此API的示例。 在开始之前 如果您还没有将Firebase添加到您的程序当中，那您可以从开始指南来开始您的工作。 将ML kit库放进您的Podfile中： p
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我正在尝试设置一个类，以便我可以通过ssh连接到远程服务器（我有IP、用户名和密码），然后发送类似“echo”test“”的命令，然后接收回输出（例如，“test”）。我用JSch来做这个，但我不知道怎么做。 我不知道该怎么办，连接后我卡住了。 非常感谢您的建议。
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我正在尝试通过smtp发送邮件，但它显示错误消息。我正在使用主机号578.after执行程序，它显示无法将套接字转换为TLS；嵌套异常是：javax.net.ssl.SSLHandshakeException：sun.security.validator.ValidatorException：PKIX路径构建失败：sun.security.provider.certpath.SunCertPath