我部署了一个为多个模型提供服务的张量流服务器。客户端代码是这样的client.py，我调用预测函数。
channel = implementations.insecure_channel(host, port)
stub = prediction_service_pb2.beta_create_PredictionService_stub(channel)
request = predict_pb2.PredictRequest()
def predict(data, shape, model_name, signature_name="predict"):
request.model_spec.name = model_name
request.model_spec.signature_name = signature_name
request.inputs['image'].CopyFrom(tf.contrib.util.make_tensor_proto(data, shape=shape))
result = stub.Predict(request, 10.0)
return result.outputs['prediction'].float_val[0]
我有大约 100 个具有相同配置的客户端。这是调用该predict函数的示例代码：
from client import predict
while True:
print(predict(data, shape, model_name))
# time.sleep some while
首先，当我运行客户端代码时，我可以正确收到响应。但几个小时后，客户端因错误而崩溃
_Rendezvous of RPC that terminated with (StatusCode.UNAVAILABLE, Socket closed)
我尝试将我的客户端代码修改为
def predict(data, shape, model_name, signature_name="predict"):
channel = implementations.insecure_channel(host, port)
stub = prediction_service_pb2.beta_create_PredictionService_stub(channel)
request …无向图中的极小极大路径是两个顶点v、w之间的路径 ，其最小化路径上边的最大权重。
令T为给定图G=(V,E)的最小生成树。我如何证明，对于V中的任何一对顶点v, w ，在v和w之间始终存在一条完全在T上的极小极大路径。
我试图假设T上完全没有极小极大路径，但我不知道如何得出矛盾。
algorithm minimum-spanning-tree graph-algorithm data-structures
我有两个模型 A 和 B，它们都有 UUID 作为主键。有一个与B相关的外键A。
class A(models.Model):
id = models.UUIDField(primary_key=True, editable=False)
desc = models.CharField(max_length=128, null=True)
class B(models.Model):
id = models.UUIDField(primary_key=True, editable=False)
desc = models.CharField(max_length=128, null=True)
for_key = models.ForeignKey(A, on_delete=models.SET_NULL, null=True)
我的序列化器来了，
class ASerializer(serializers.ModelSerializer):
id = serializers.UUIDField(format='hex')
class Meta:
model = A
fields = ('id', 'desc')
class BSerializer(serializers.ModelSerializer):
id = serializers.UUIDField(format='hex')
class Meta:
model = B
fields = ('id', 'desc', 'for_key')
如您所见，我已将 uuid（主键）更改为十六进制格式。但格式for_key是默认格式（hex_verbose）。那么如何将模型B中的外键序列化为 十六进制格式呢？for_key