Tensorflow serving 能不能“a”；不支持节点名称的地址系列“；警告：防止正确的服务？

我设法将Keras模型导出到基于

tensorflow/serving:1.10.0-gpu

的容器中进行分段。但是，在启动时，我注意到docker日志中的一个警告，就在事件循环开始之前：

[warn]getaddrinfo:nodename的地址系列不受支持

。我不确定这意味着什么，但到目前为止，我还无法从服务器获得响应。相反，客户端收到一个

status=StatusCode.UNAVAILABE

，

details=“OS Error”

，

“grpc\u status”：14

这和那个警告有什么关系吗？由于此

不受支持的地址系列

，我是否在gRPC客户端和tfserving容器之间遇到某种网络问题

为了完整起见，我将docker日志发布在下面。请注意，为了便于阅读，我从日志中清除了时间戳和不重要的行：

[]：I tensorflow_serving/model_servers/main.cc:157]构建单个tensorflow模型文件配置：model_name:mrcnn model_base_路径：/models/mrcnn
[]：I tensorflow_serving/model_servers/server_core.cc:462]添加/更新模型。
[]：I tensorflow_serving/model_servers/server_core.cc:517]（重新）添加模型：mrcnn
[]：I tensorflow_serving/core/basic_manager.cc:739]已成功保留资源以加载可服务{name:mrcnn version:1}
[]：I tensorflow_serving/core/loader_harnese.cc:66]批准可服务版本{name:mrcnn version:1}的加载
[]：I tensorflow_serving/core/loader_harnese.cc:74]加载可服务版本{name:mrcnn version:1}
[]：I external/org\u tensorflow/tensorflow/contrib/session\u bundle/bundle\u shim.cc:360]试图从：/models/mrcnn/1在bundle shim中加载本机保存的模型绑定
[]：I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/reader.cc:31]从：/models/mrcnn/1读取saved模型
[]：I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/reader.cc:54]读取带有标记{serve}的元图
[]：I external/org_tensorflow/tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1097]创建了tensorflow设备（/job:localhost/replica:0/task:0/device:gpu:0和10277 MB内存）->物理gpu（设备：0，名称：GeForce GTX 1080 Ti，pci总线id:0000:68:00.0，计算能力：6.1）
[]：I external/org\u tensorflow/tensorflow/cc/saved\u model/loader.cc:113]正在恢复saved模型包。
[]：I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:148]在SavedModel bundle上运行LegacyInitOp。
[]：I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:233]为标记{serve}保存模型加载；状态：成功。用了1240882微秒。
[]：I tensorflow_serving/core/loader_harnese.cc:86]已成功加载可服务版本{name:mrcnn version:1}
[]：I tensorflow_serving/model_servers/main.cc:327]以0.0.0.0:8500运行ModelServer。。。
[警告]getaddrinfo:不支持节点名的地址族
[evhttp_server.cc:235]原始：进入事件循环。。。
[]：I tensorflow_serving/model_servers/main.cc:337]在以下位置导出HTTP/RESTAPI:localhost:8501。。

简短的回答是否定的，警告是良性的。我的直觉是，您的客户端无法与服务器通信，可能是因为您绑定了docker端口或客户端代码，或者是您如何调用它。

启动容器时，请不要忘记使用“-p”选项指定端口

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这个问题最终被nvidia docker搞得很奇怪。但是很高兴知道警告不会引起问题。

docker run -d -p <port out>:<port in> <IMAGE>

docker-machine ip