使用 Amazon 神经元服务 TensorFlow - Amazon Deep Learning AMIs
前提条件激活 Conda 环境编译和导出保存的模型处理保存的模型生成发送给模型服务器的推理请求
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使用 Amazon 神经元服务 TensorFlow

本教程展示了在导出保存的模型以用 Amazon 于 Serving 之前，如何构造图形并添加 Neuron 编译步骤 TensorFlow 。 TensorFlow Serving 是一种服务系统，允许您在网络上扩大推理规模。Neuro TensorFlow n Serving 的使用方式与普通 TensorFlow 服务API相同。唯一的区别是，必须为 Amazon Inferentia 编译保存的模型，并且入口点是名为的不同二进制文件。tensorflow_model_server_neuron二进制文件位于/usr/local/bin/tensorflow_model_server_neuron并已预安装在。DLAMI

有关神经元的更多信息SDK，请参阅 Ne Amazon uron 文档。SDK

前提条件

使用本教程之前，您应已完成 使用 Amazon 神经元启动DLAMI实例 中的设置步骤。您还应该熟悉深度学习和使用. DLAMI

激活 Conda 环境

使用以下命令激活 TensorFlow-Neuron conda 环境：


source activate aws_neuron_tensorflow_p36

如果需要退出当前 Conda 环境，请运行：


source deactivate

编译和导出保存的模型

创建一个名 tensorflow-model-server-compile.py 为的 Python 脚本，其中包含以下内容。该脚本构造一个图形并使用 Neuron 对其进行编译。然后，它将编译的图形导出为保存的模型。  


import tensorflow as tf
import tensorflow.neuron
import os

tf.keras.backend.set_learning_phase(0)
model = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet')
sess = tf.keras.backend.get_session()
inputs = {'input': model.inputs[0]}
outputs = {'output': model.outputs[0]}

# save the model using tf.saved_model.simple_save
modeldir = "./resnet50/1"
tf.saved_model.simple_save(sess, modeldir, inputs, outputs)

# compile the model for Inferentia
neuron_modeldir = os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'resnet50_inf1', '1')
tf.neuron.saved_model.compile(modeldir, neuron_modeldir, batch_size=1)

使用以下命令编译该模型：


python tensorflow-model-server-compile.py

您的输出应与以下内容类似：


...
INFO:tensorflow:fusing subgraph neuron_op_d6f098c01c780733 with neuron-cc
INFO:tensorflow:Number of operations in TensorFlow session: 4638
INFO:tensorflow:Number of operations after tf.neuron optimizations: 556
INFO:tensorflow:Number of operations placed on Neuron runtime: 554
INFO:tensorflow:Successfully converted ./resnet50/1 to /home/ubuntu/resnet50_inf1/1

处理保存的模型

当模型编译完成后，您可以使用以下命令，通过 tensorflow_model_server_neuron 二进制文件处理保存的模型：


tensorflow_model_server_neuron --model_name=resnet50_inf1 \
    --model_base_path=$HOME/resnet50_inf1/ --port=8500 &

您的输出应与以下内容类似。服务器将编译后的模型暂存在 Inferentia 设备中，为推理做准备。DRAM


...
2019-11-22 01:20:32.075856: I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:311] SavedModel load for tags { serve }; Status: success. Took 40764 microseconds.
2019-11-22 01:20:32.075888: I tensorflow_serving/servables/tensorflow/saved_model_warmup.cc:105] No warmup data file found at /home/ubuntu/resnet50_inf1/1/assets.extra/tf_serving_warmup_requests
2019-11-22 01:20:32.075950: I tensorflow_serving/core/loader_harness.cc:87] Successfully loaded servable version {name: resnet50_inf1 version: 1}
2019-11-22 01:20:32.077859: I tensorflow_serving/model_servers/server.cc:353] Running gRPC ModelServer at 0.0.0.0:8500 ...

生成发送给模型服务器的推理请求

创建一个名为 tensorflow-model-server-infer.py 的 Python 脚本，其中包含以下内容。该脚本通过 g（RPC服务框架）运行推理。


import numpy as np
import grpc
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input
from tensorflow_serving.apis import predict_pb2
from tensorflow_serving.apis import prediction_service_pb2_grpc
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import decode_predictions

if __name__ == '__main__':
    channel = grpc.insecure_channel('localhost:8500')
    stub = prediction_service_pb2_grpc.PredictionServiceStub(channel)
    img_file = tf.keras.utils.get_file(
        "./kitten_small.jpg",
        "https://raw.githubusercontent.com/awslabs/mxnet-model-server/master/docs/images/kitten_small.jpg")
    img = image.load_img(img_file, target_size=(224, 224))
    img_array = preprocess_input(image.img_to_array(img)[None, ...])
    request = predict_pb2.PredictRequest()
    request.model_spec.name = 'resnet50_inf1'
    request.inputs['input'].CopyFrom(
        tf.contrib.util.make_tensor_proto(img_array, shape=img_array.shape))
    result = stub.Predict(request)
    prediction = tf.make_ndarray(result.outputs['output'])
    print(decode_predictions(prediction))

使用RPC带有以下命令的 g 在模型上运行推理：


python tensorflow-model-server-infer.py

您的输出应与以下内容类似：


[[('n02123045', 'tabby', 0.6918919), ('n02127052', 'lynx', 0.12770271), ('n02123159', 'tiger_cat', 0.08277027), ('n02124075', 'Egyptian_cat', 0.06418919), ('n02128757', 'snow_leopard', 0.009290541)]]