Python 芹菜错误：numpy数组不可JSON序列化

我用的是装有芹菜和redis的烧瓶服务器。调用.apply\u async（）时出错。numpy阵列是keral神经网络模型输出可视化的一部分。我知道有一种方法可以将keras模型转换为json。我的主要问题在于，我不知道芹菜何时或如何进行转化，我无法控制它

这是我的密码：

@celery.task(bind=True)
def celery_createDirectoryAndSaveNNOutput(self, pInput, ID, filename, layersToShow, model):
    layer_outputs = [layer.output for layer in model.layers[1:]]
    viz_model = Model(input=model.input, output=layer_outputs)
    features = viz_model.predict(pInput)

    layerOutputs = {}
    folderName = "static/"+ID+"_"+filename

    if not os.path.exists(folderName):
        os.makedirs(folderName)

    for layerIndex in layersToShow:
        images = getFeatureMapImages(features[int(layerIndex)])
        layerOutputs[layerIndex] = []
        for i in range(0, len(images)):
            path = folderName+"/layer"+str(int(layerIndex))+"_"+str(i)+".jpg"
            cv2.imwrite(path, images[i])
            layerOutputs[layerIndex].append(path)
        self.update_state(state='PROGRESS', meta={'current': 0, 'total': 10,"status":filename})

    return {'current': i, 'total': len(layersToShow),'status': "temp"}


@app.route("/nnvisualisation_uploadMultipleImages", methods=["POST"])
def nnvisualisation_uploadMultipleImages():
    uploaded_files = request.files.getlist("file[]")
    weight = request.form.get("weight")
    ID = request.form.get("ID")

    layersToShow = [5]
    modelName = "VGG16"

    preds = {}
    path = os.path.join(STATIC_PATH, uploaded_files[0].filename)
    uploaded_files[0].save(os.path.join(STATIC_PATH, uploaded_files[0].filename))
    pInput, result = preTrainedModel[modelName](path)
    #ERROR HERE:
    task = celery_createDirectoryAndSaveNNOutput.s( pInput=pInput, ID=ID, filename=uploaded_files[0].filename, layersToShow=layersToShow, model=getModel(modelName)).apply_async(serializer='json')
    ...


    return jsonify({}), 202, {'Location': url_for('taskstatus',task_id=task.id)}

我已经尝试了所有可用的序列化程序 亚马尔：

编码器错误：无法表示对象：keras.engine.training.Model 对象位于0x10fdf26d0>

泡菜：

编码器错误：无法pickle类型“module”：属性查找 内置的。模块失败

msgpack：

EncodeError:无法序列化数组（[-103.93900299，-107.77899933， -123.6800031]，…，dtype=float32）（numpy数组）

json:

编码器错误：数组（[-103.93900299，-107.77899933， -123.6800031]，…，dtype=float32）（numpy数组）不可JSON序列化

非常感谢您的任何意见或建议。谢谢。

虽然这只保存了

架构

而不是权重等

在任何情况下，您都需要探索keras提供的方法

虽然这只保存了

架构

而不是权重等

在任何情况下，您都需要探索

keras

提供的方法

我的主要问题在于，我不知道芹菜何时或如何进行转化，我无法控制它

有一种方法可以控制转换。 您可以注册定制的json序列化程序，它可以转储numpy数组

请参阅本文件

这是一个很好的例子

我的主要问题在于，我不知道芹菜何时或如何进行转化，我无法控制它

有一种方法可以控制转换。 您可以注册定制的json序列化程序，它可以转储numpy数组

请参阅本文件

---

还有一个很好的方法。

json

是一种与

javascript

兼容的字符串格式。它对字典、列表和字符串进行编码。其他

python

类必须将自己“序列化”到其中一种结构中。

numpy

数组不会自动做到这一点，尽管有一些工具可以提供帮助。搜索一下

keras

和

json

。谢谢你的评论。我知道有一种方法可以将keras模型转换为json。我的主要问题在于，我不知道芹菜何时或如何执行转换，我无法控制它。

json

是一种与

javas兼容的字符串格式Script

。它对字典、列表和字符串进行编码。其他

python

类必须将自己“序列化”到其中一个结构中。

numpy

数组不会自动这样做，尽管有一些工具可以提供帮助。对

keras

和

json

进行一些搜索。谢谢您的评论。我知道有一种方法可以将keras模型转换为json。我的主要问题在于，我不知道Cellery何时或如何执行转换，我无法控制它。谢谢你的评论。问题是转换是由Cellery完成的，所以我无法控制如何将模型更改为json。你能帮我翻译一下吗请告诉我应该把这行代码放在哪里？我不知道芹菜在哪里序列化它。谢谢。谢谢你的评论。问题是转换是由芹菜完成的，所以我无法控制如何将模型更改为json。你能告诉我应该把这行代码放在哪里吗？我不知道芹菜在哪里谢谢你。

# save as JSON
json_string = model.to_json()