我在 python 中拥抱 tensorflow session.run()。如果我在session.run()没有 HUG 的情况下进行预测，那很好。但是，如果我在拥抱时运行它，它不会产生任何结果（甚至任何错误）。
有没有人遇到过这样的场景？请帮我。
我的环境：
- 张量流版本 1.2.1
- 拥抱 2.3.0
- 蟒蛇版本 3.5.2
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我不知道这是否是您的问题的原因，但也许它可能与hug服务器的事实有关，因此它在某处有一些异步代码。也许正在发生的事情是，因为hug正在尝试处理请求，它会启动会话但不等待它运行。
同样，我不知道这是否是根本原因，或者即使这种情况是否有意义。
不过，根据我的一点经验，我可以建议的Tensorflow是建立一个不同的架构。
如果我理解正确，您现在要做的是，您想向 hug api 服务器发送请求，从该请求中获取数据并将其提供给Tensorflow会话。您想等待Tensorflow预测某些内容并将该预测返回给发出请求的用户。
我会以稍微不同的方式解决这个问题。我会让客户端建立websockets连接。客户端将使用此连接将数据发送到服务器。收到此数据后，服务器会将其放入消息队列中。您可以使用像RabbitMq或Kafka这样的真正消息队列，但老实说，如果您没有生产质量的应用程序，您还不如只使用消息队列redis，甚至mongo作为消息队列。此队列中的消息将由一个正在运行的工作进程拾取，Tensoflow并将使用消息中的数据来执行预测。在执行预测时，数据将被放置在不同的队列中并由服务器提取。然后服务器将通过websocket对客户的预测。
您使用这种方法解决的主要问题是将api服务器与Tensorflow工作人员分开。这将允许您独立调试和测试每个部分。此外，您不会因为等待而阻塞服务器Tensorflow。服务器本质上将充当调度程序，并且工作人员将工作。当它完成时，它只返回结果。
如果我对可能的根本原因的建议是错误的，我希望这会对您有所帮助并再次抱歉。
于 2018-05-16T09:35:09.667 回答