tensorflow框架API调用文档
更新时间：2023-01-18
本文档主要说明使用TensorFlow框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们：
接口描述
基于TensorFlow深度学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API
接口鉴权
- 在BML-控制台创建应用
- 应用列表获取AK/SK
请求说明
HTTP 方法：POST
请求URL： 请首先进行自定义模型训练，完成训练后申请上线，上线成功后可在服务列表中查看并获取url。
URL参数：
| 参数 | 值 |
|---|---|
| access_token | 通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“Access Token获取” |
Header如下：
| 参数 | 值 |
|---|---|
| Content-Type | application/json |
Body请求示例：
{
"instances": [{
# key为保存SavedModel时设置的inputs的key，即模型接收的输入，对应的value须和定义的类型和shape相同，
"inputs": []
"keep_prob": 1
}],
"signature_name": "predict"
}Body中放置请求参数，参数详情如下：
| 参数 | 是否必选 | 类型 | 可选值范围 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| instances | 是 | array(object) | - | 用于预测的数据实例信息 |
| +{key} | 是 | array/number | - | key为保存SavedModel时设置的inputs的key，对应的value须和定义的类型和shape相同，否则预测服务可能返回失败 |
| +{key2} | 是 | array/number | - | key为保存SavedModel时设置的inputs的key，对应的value须和定义的类型和shape相同，否则预测服务可能返回失败 |
| signature_name | 否 | string | - | 保存SavedModel时设置的签名；若保存时未设置，请求时可不传 |
返回说明
返回body示例：
{
"log_id": xxx,
"result": {
"predictions": [
[2.13782158e-07, 7.51928155e-08, ... ]
]
}
}返回参数：
| 参数 | 是否必选 | 类型 | 可选值范围 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| log_id | 是 | number | - | 用于排查问题的log id |
| result | 否 | object | - | 模型的预测结果 |
| +predictions | 否 | array | - | ensorflow模型预测结果,具体结构因模型不同而存在差异 |
| error_code | 否 | object | - | 错误码 |
| error_msg | 否 | object | - | 错误信息 |