Google Cloud 平台上的对象检测批量预测失败答案

【问题标题】：Batch prediction for object detection fails on Google Cloud platformGoogle Cloud 平台上的对象检测批量预测失败
【发布时间】：2019-06-17 10:10:22
【问题描述】：

我导出了一个包含用于预测的自定义类的 faster_rcnn_resnet101 模型，并将其部署在 Cloud ML 平台上，以便我可以使用 Cloud ML 预测引擎。在线预测有效，但当我尝试批量预测时结果失败。官方文档似乎已过时，需要更新。

我尝试以here 提到的两种方式格式化我的数据。另外我还尝试了here提到的请求格式。

我也尝试了google cloud blog中提到的步骤。

本地预测和在线预测工作，但批量预测失败。任何帮助都感激不尽。

错误日志：

('运行图表时出现异常：断言失败：[无法将字节解码为 JPEG、PNG、GIF 或 BMP]\n\t [[node map/while/decode_image/cond_jpeg/cond_png/cond_gif/Assert_1/断言（定义在 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/google/cloud/ml/prediction/frameworks/tf_prediction_lib.py:210）= Assert[T=[DT_STRING]，summarize=3，_device= "/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](map/while/decode_image/cond_jpeg/cond_png/cond_gif/is_bmp, map/while/decode_image/cond_jpeg/cond_png/cond_gif/Assert_1/断言/data_0)]]', 1)

【问题讨论】：

标签： tensorflow object-detection google-cloud-ml

【解决方案1】：

很抱歉，自定义模型目前不支持批量预测。

【讨论】：

通过自定义模型，我的意思是只有对象类。然而，该模型是使用 resnet101 作为主干进行训练的。这个答案仍然适用吗？
不幸的是，是的。这是我们想要添加的功能。