Tensorflow服务：请求失败，对象没有属性'unary_unary

Question

我正在使用TensorFlow构建CNN文本分类器，我想在Tensorflow服务中加载并使用服务API进行查询。当我在grcp存根上调用Predict（）方法时，收到此错误：AttributeError：'grpc._cython.cygrpc.Channel'对象没有属性'unary_unary'

到目前为止，我已经完成的工作：我已经成功地训练并导出了适合服务的模型（即，签名已经过验证并使用tf.Saver，我可以成功返回预测）。我还可以将模型正确加载到tensorflow_model_server中。

这是客户端代码的片段（为便于阅读而简化）：

with tf.Session() as sess:
    host = FLAGS.server
    channel = grpc.insecure_channel('localhost:9001')
    stub = prediction_service_pb2.beta_create_PredictionService_stub(channel)

    request = predict_pb2.PredictRequest()
    request.model_spec.name = 'predict_text'
    request.model_spec.signature_name = 'predict_text'

    x_text = ["space"]

    # restore vocab processor
    # then create a ndarray with transform_fit using the vocabulary
    vocab = learn.preprocessing.VocabularyProcessor.restore('/some_path/model_export/1/assets/vocab')
    x = np.array(list(vocab.fit_transform(x_text)))

    # data
    temp_data = tf.contrib.util.make_tensor_proto(x, shape=[1, 15], verify_shape=True)
    request.inputs['input'].CopyFrom(tf.contrib.util.make_tensor_proto(x, shape=[1, 15], verify_shape=True))

    # get classification prediction
    result = stub.Predict(request, 5.0)

我在哪里弯腰规则：当正式不支持pip安装时，我在Python 3.5.3中使用tensorflow-serving-apis。各种帖子（例如：https : //github.com/tensorflow/serving/issues/581）都报告说，将tensorflow-serving与Python 3结合使用已成功。我已经从pypi（https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-serving-api/1.5.0）下载了tensorflow-serving-apis软件包，并手动粘贴到了环境中。

版本：tensorflow：1.5.0，tensorflow-serving-apis：1.5.0，grpcio：1.9.0rc3，grcpio-tools：1.9.0rcs，protobuf：3.5.1（所有其他依赖版本已通过验证，但不包括在简洁-如果有实用程序，很高兴添加）

环境：Linux Mint 17 Qiana；x64，Python 3.5.3

调查：github问题（https://github.com/GoogleCloudPlatform/google-cloud-python/issues/2258）指示历史软件包触发了此错误与grpc beta有关。

我缺少什么数据或学习或实施方法？

Answer 1

尝试使用grpc.beta.implementations.insecure_channel而不是grpc.insecure_channel.

请参阅此处的示例代码。