我想根據 Google ML 引擎中現有的模型進行在線對象檢測預測（或推理）。但我無法構建 json 請求。模型是來自TF模型動物園的faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco_2017_11_08。輸入是圖像輸出類，bb，分數等...所需的輸入是（來自 saved_model_cli show ）inputs['inputs'] tensor_info:dtype: DT_UINT8shape: (-1, -1, -1, 3)name: image_tensor:0因為它需要一個 uint8 數組，所以我將圖像加載到一個 numpy 數組中encoded_contents = np.array(image.getdata()).reshape(        (im_height, im_width, 3)).astype(np.uint8)調整圖像大小 image_np_expanded = np.expand_dims(encoded_contents, axis=0)嘗試構建 json 請求instance = {"input":encoded_contents}row = json.dumps(instance,sort_keys=True)但我無法構建它，因為TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")TypeError: array([[[164, 191, 220],[190, 157, 114],[190, 157, 114]]], dtype=uint8) is not JSON serializable如果我使用 tolist() 方法將 numpy 數組轉換為列表，則 json 文件需要 3 兆字節并且 ML 引擎拒絕它“消息”：“請求有效負載大小超過限制：1572864 字節?！?，我會將此 json 作為 json 文件發送到 ml-engine predict。gcloud ml-engine predict --model=pellaires --version=pellaires14 --json- instances=request.json > response.yaml