Python中的new_client_from_config()函数详解与示例

在Python中，new_client_from_config()函数是一个在TensorFlow和TensorBoard中使用的辅助函数。它用于创建一个新的TensorFlow Serving的RPC客户端，该客户端可以用来请求TensorFlow模型的推理服务。

该函数使用tf1.Session.target创建一个新的TensorFlow Serving的RPC客户端，并将其配置为使用指定的配置文件或配置字典。客户端将通过指定的配置文件或配置字典连接到TensorFlow Serving的gRPC API端点，并可以使用该客户端发送推理请求。

该函数的签名如下：

def new_client_from_config(config, target)

其中，config是一个指定TensorFlow Serving配置的配置文件路径字符串或配置字典。target是一个包含RPC端口的字符串，如localhost:8500。

下面是一个使用new_client_from_config()函数的示例：

from tensorflow_serving.apis import predict_pb2
from tensorflow_serving.apis import prediction_service_pb2_grpc
import tensorflow as tf

def make_grpc_prediction():
    # Load the TensorFlow model
    model_path = "/path/to/model"
    model = tf.saved_model.load(model_path)
  
    # Create the gRPC client
    config = "/path/to/config.txt"
    target = "localhost:8500"
    client = tf.contrib.predictor.new_client_from_config(config, target)
  
    # Preprocess the input data
    input_data = ...
    model_input = preprocess(input_data)
  
    # Create the gRPC request
    request = predict_pb2.PredictRequest()
    request.inputs["input"].CopyFrom(
        tf.make_tensor_proto(model_input))
  
    # Make the prediction
    result = client.predict("model_name", request)
  
    # Process the prediction result
    output_data = process(result.outputs["output"])
  
    return output_data

在这个示例中，首先我们加载TensorFlow模型并获取其路径。然后，我们使用new_client_from_config()函数创建一个新的gRPC客户端，该客户端将连接到指定的TensorFlow Serving端点。接下来，我们可以通过使用客户端的predict()方法发送推理请求，并获得模型的预测结果。

需要注意的是，使用new_client_from_config()函数之前，我们需要确保已经安装了tensorflow-serving-api和grpcio这两个依赖。