使用 Amazon 神经元服务 TensorFlow - 深度学习 AMI
先决条件激活 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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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

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。神经元 TensorFlow 服务使用与普通 TensorFlow 服务相同的 API。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 中，并已预安装在 DLAMI 中。

有关 Neuron SDK 的更多信息，请参阅 Amazon Neuron SDK 文档。

先决条件

使用本教程之前，您应已完成 启动带有神经元的 DLAMI 实例 Amazon 中的设置步骤。您还应该熟悉深度学习知识以及如何使用 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。编译的模型由服务器暂存在 Inferentia 设备的 DRAM 中，以准备好执行推理过程。


...
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 GRPC（这是一个服务框架）运行推理过程。


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))

通过使用 GRPC 以及以下命令，在模型上运行推理过程：


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)]]