运行 docker 容器错误：找不到可服务模型的基本路径 /models/model答案

【问题标题】：Run docker container Error: Could not find base path /models/model for servable model运行 docker 容器错误：找不到可服务模型的基本路径 /models/model
【发布时间】：2019-10-28 04:30:09
【问题描述】：

当我尝试使用 docker image: tensorflow/serving 运行 docker 容器时遇到问题。

我运行 cmd：

docker run --name=tf_serving -it tensorflow/serving

结果是：

2019-10-28 04:23:56.858540: I tensorflow_serving/model_servers/server_core.cc:462] Adding/updating models.
2019-10-28 04:23:56.858571: I tensorflow_serving/model_servers/server_core.cc:573]  (Re-)adding model: model
2019-10-28 04:23:56.858852: E tensorflow_serving/sources/storage_path/file_system_storage_path_source.cc:362] FileSystemStoragePathSource encountered a filesystem access error: Could not find base path /models/model for servable model

我一直在努力解决它，但仍然存在。哪位大神能帮忙解答一下，非常感谢！

【问题讨论】：

这可能对tensorflow.org/tfx/serving/docker有帮助
提供整个 docker 文档的链接是一种非常草率的回答方式

标签： docker tensorflow tensorflow-serving

【解决方案1】：

我找到了解决办法，对于有同样问题的人，我们需要在本地计算机和docker中提供模型路径：

docker run --name=the_name -p 9000:9000 -it -v "/path_to_the_model_in_computer:/path_to_model_in_docker" tensorflow/serving:1.15.0 --model_name=MODEL_NAME --port=9000

【讨论】：

【解决方案2】：

我遇到了同样的问题

docker run -p 8501:8501 --name tensorflowserving \
--mount type=bind,source=absolute path to model/resnet,target=/models/resnet \
-e MODEL_NAME=resnet -t tensorflow/serving

模型在我的例子中是这个错误的过程。

解释我认为很有帮助的争论

-p 8501:8501：这是 REST 端点端口。每个预测请求都将发送到该端口。例如，您可以制作一个对 http://localhost:8501 的预测请求。

— 名称 tensorflowserving：这是给 Docker 的名称运行 TF Serving 的容器。它可用于启动和停止容器实例稍后。

— mount type=bind,source=/Users/tf-server/img_classifier/,

target=/models/img_classifier：mount 命令只是简单地复制模型从指定路径（/Users/tf-server/img_classifier/）进入 Docker 容器（/models/img_classifier），以便 TF Serving 具有访问它

【讨论】：

【解决方案3】：

您应该提供保存的模型路径。服务容器将在其/models 目录中找到所有模型。您可以将-v 用于docker run 命令。这样做：

docker run --name=tf_serving -it -v /path/to/saved_model:/models/saved_model tensorflow/serving

【讨论】：