1. ELG 视线估计从本地脚本到服务化卡在哪一步ELGEye Region Landmarks based Gaze Estimation是一套基于眼区标志点的视线估计方法核心思路是先稳定地找到眼睛周围的 18 个关键点再用这些点去拟合虹膜中心和视线方向。它和纯外观回归的 Gaze Estimation 模型相比优势在于对光照、头部姿态的鲁棒性更好适合做远程视线追踪、注意力分析、驾驶疲劳监测这类场景。如果你正在看 Gaze Estimation 教程大概率已经跑通了 GazeML 的vid_demo.py能在一段视频上画出眼睛关键点和虹膜圈。但真正要把它用起来问题往往不在模型本身而在“怎么让别的程序调用它”。本地脚本是单进程、单机、写死路径的模型文件放在outputs/或MODELS_DIR输入是本地视频文件输出直接cv2.imshow。一旦你想让前端上传一张图、让另一个服务批量跑推理、或者让移动端拿到视线结果就得自己搭一套 HTTP 服务。这时候会撞上三件事模型加载和会话管理、请求参数校验、以及最烦的——多个模型/多个服务之间的鉴权与 Key 管理。我试过把 ELG 的 PB 模型直接塞进 Flask每个请求tf.Session()重建一次QPS 低得可怜也试过把 Key 硬编码在客户端结果换环境就要重新打包。这篇就聚焦 ELG 视线估计模型从本地推理到服务化调用的工程落地给出config.toml与settings.json的可复制骨架演示通过 TaoToken 统一 Key/API 通道接入推理服务并附一次请求验证与返回字段核对动作。目标很明确你照着改完能用一个 Key 同时管住模型推理服务和后续要接的对话/编码类能力不用在每台机器上散落一堆密钥。2. 前置准备TaoToken 统一 Key 与 ELG 推理服务的关系先把定位说清楚。TaoToken 在这里扮演的是“统一入口”的角色你不需要为每个下游能力单独申请一套凭证而是拿一个 Key通过统一的 API 通道去访问。对 ELG 这种自建推理服务来说最实用的做法是——把 ELG 服务本身当成一个受保护的后端前面用 TaoToken 的 Key 做鉴权层客户端只认这一个 Key。你需要准备的东西不多一个 TaoToken 账号登录后进入控制台创建 API Key。地址是https://taotoken.net/api控制台里可以管理 Key 和额度。本地已经能跑通 ELG 的推理代码至少能加载gaze_opt_b2.m.pb或gaze-faceX-lms5.pb输入2x108x180x1的眼睛批次拿到landmarks、radius两个输出。Python 环境建议 3.8装好tensorflow1.x 或 2.x 兼容模式都行看你的 PB 是哪个版本导出的、opencv-python、flask、requests、toml。关于 Key 的获取直接去控制台的 API Keys 页面新建即可建议按环境分 Key比如elg-dev、elg-prod方便后面排查是哪个环境在打请求。文档在https://taotoken.net/api下有接入说明遇到字段对不上时优先翻文档而不是猜。注意Key 只放在服务端不要写进前端 JS 或移动端包体。客户端拿到的应该是你自己服务的临时凭证而不是 TaoToken 的 Key。3. 可复制配置config.toml 与 settings.json 骨架工程落地的第一步是把“会变的东西”抽出来。ELG 推理服务里会变的主要是模型路径、输入尺寸、batch、监听端口、以及 TaoToken 的接入地址和 Key。我用两个文件分工config.toml管模型和服务的静态配置settings.json管运行时可能被覆盖的参数和密钥引用。先看config.toml# config.toml —— ELG 推理服务静态配置 [model] # PB 模型路径导出后的 gaze_opt_b2.m.pb 或 gaze-faceX-lms5.pb pb_path ./models/gaze_opt_b2.m.pb # 眼睛输入尺寸与导出模型一致顺序为 (height, width) eye_image_shape [108, 180] # batch 固定为 2左右眼各一 batch_size 2 # 输入 OP 名称替换 Placeholder 后通常是 Placeholder:0 input_op Placeholder:0 # 输出 OP 名称 landmarks_op upscale/mul:0 radius_op radius/out/fc/BiasAdd:0 [server] host 0.0.0.0 port 8501 # 单次请求超时秒 timeout 15 [taotoken] # 统一 API 通道地址不带 UTM api_base https://taotoken.net/api # Key 不写在这里从环境变量或 settings.json 读取 key_env TAOTOKEN_API_KEY再看settings.json它负责运行时覆盖和密钥引用{ service: { name: elg-gaze-infer, version: 1.0.0, log_level: INFO }, taotoken: { api_base: https://taotoken.net/api, api_key: ${TAOTOKEN_API_KEY}, model_channel: gaze-estimation, timeout: 15 }, infer: { max_batch: 2, return_heatmap: false, normalize: true } }${TAOTOKEN_API_KEY}这种写法是给加载器做替换用的实际读取时用os.environ覆盖。这样做的原因是配置文件可以进 GitKey 永远不进。加载逻辑大概长这样import json import os import toml def load_config(toml_path./config.toml, json_path./settings.json): with open(toml_path, r, encodingutf-8) as f: cfg toml.load(f) with open(json_path, r, encodingutf-8) as f: settings json.load(f) # 环境变量覆盖 Key key_env cfg[taotoken][key_env] api_key os.environ.get(key_env, ) if not api_key: raise RuntimeError(f环境变量 {key_env} 未设置) settings[taotoken][api_key] api_key # 合并settings 优先config 兜底 cfg[taotoken][api_base] settings[taotoken][api_base] cfg[taotoken][api_key] api_key return cfg, settings if __name__ __main__: cfg, settings load_config() print(model pb:, cfg[model][pb_path]) print(api base:, cfg[taotoken][api_base])跑一下这个脚本能打印出模型路径和 API 地址就说明配置链路通了。这一步别跳过后面所有报错排查都依赖这两个文件是否被正确加载。4. 接入推理服务把 ELG 会话包成受保护接口配置就绪后把 ELG 的推理逻辑包成一个 Flask 接口。关键点是tf.Session()只初始化一次模型图只导入一次请求进来只做sess.run。下面是一个最小可用的服务端骨架。import base64 import numpy as np import cv2 import tensorflow as tf from flask import Flask, request, jsonify from load_config import load_config cfg, settings load_config() app Flask(__name__) # 全局会话与 OP SESS None EYE_OP None LANDMARKS_OP None RADIUS_OP None def init_model(): global SESS, EYE_OP, LANDMARKS_OP, RADIUS_OP SESS tf.Session() with tf.gfile.FastGFile(cfg[model][pb_path], rb) as f: graph_def tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) tf.import_graph_def(graph_def, name) SESS.run(tf.global_variables_initializer()) g SESS.graph EYE_OP g.get_tensor_by_name(cfg[model][input_op]) LANDMARKS_OP g.get_tensor_by_name(cfg[model][landmarks_op]) RADIUS_OP g.get_tensor_by_name(cfg[model][radius_op]) print([Info] ELG 模型加载完成) def preprocess_eye(eye_gray): 与训练时一致直方图均衡 归一化到 -1~1 eye cv2.equalizeHist(eye_gray) eye eye.astype(np.float32) eye * 2.0 / 255.0 eye - 1.0 return np.expand_dims(eye, -1) app.route(/v1/gaze/infer, methods[POST]) def infer(): # 鉴权客户端带 TaoToken Key auth request.headers.get(Authorization, ) if not auth.startswith(Bearer ): return jsonify({error: missing bearer token}), 401 token auth.split( , 1)[1] if token ! cfg[taotoken][api_key]: return jsonify({error: invalid token}), 403 body request.get_json(forceTrue) # 期望left_eye / right_eye 为 base64 灰度图 try: left base64.b64decode(body[left_eye]) right base64.b64decode(body[right_eye]) except Exception: return jsonify({error: bad image payload}), 400 left_img cv2.imdecode(np.frombuffer(left, np.uint8), cv2.IMREAD_GRAYSCALE) right_img cv2.imdecode(np.frombuffer(right, np.uint8), cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if left_img is None or right_img is None: return jsonify({error: decode failed}), 400 h, w cfg[model][eye_image_shape] left_img cv2.resize(left_img, (w, h)) right_img cv2.resize(right_img, (w, h)) eye1 preprocess_eye(left_img) eye2 preprocess_eye(right_img) eyes_batch np.concatenate((eye1, eye2), axis0).reshape(2, h, w, 1) landmarks, radius SESS.run( (LANDMARKS_OP, RADIUS_OP), feed_dict{EYE_OP: eyes_batch} ) return jsonify({ landmarks: landmarks.tolist(), radius: radius.tolist(), shape: list(landmarks.shape) }) if __name__ __main__: init_model() app.run(hostcfg[server][host], portcfg[server][port])这里有几个工程细节值得说。第一EYE_OP用的是替换后的Placeholder:0如果你还在用Video/fifo_queue_DequeueMany:1说明 PB 没做输入 OP 替换需要先跑一遍pbtxt_to_pb.py那套流程。第二鉴权只做了一次字符串比对生产环境建议换成常量时间比较或走网关。第三landmarks的 shape 是(2, 18, 2)第 0 维是左右眼第 1 维是 18 个点第 2 维是 x/y 坐标这个顺序在返回字段核对时要用到。启动服务export TAOTOKEN_API_KEY你的Key python elg_server.py看到ELG 模型加载完成和 Flask 的监听日志就说明服务起来了。5. 验证请求与返回字段核对服务起来后别急着接前端先用requests打一次真实请求把返回字段逐个核对。准备一张包含人脸的图用 OpenCV 的 LBP 检测器抠出眼睛区域或者直接用你已经跑通的eyes_detector.py里的crop_eyes输出两张108x180的灰度图。import base64 import cv2 import requests API http://127.0.0.1:8501/v1/gaze/infer KEY 你的Key def to_b64(path): img cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img cv2.resize(img, (180, 108)) ok, buf cv2.imencode(.png, img) assert ok return base64.b64encode(buf.tobytes()).decode() payload { left_eye: to_b64(left_eye.png), right_eye: to_b64(right_eye.png) } resp requests.post( API, jsonpayload, headers{Authorization: fBearer {KEY}}, timeout15 ) print(status:, resp.status_code) data resp.json() print(shape:, data[shape]) print(landmarks[0][16]:, data[landmarks][0][16]) # 左眼虹膜中心 print(landmarks[1][16]:, data[landmarks][1][16]) # 右眼虹膜中心 print(radius:, data[radius])预期结果status是 200shape是[2, 18, 2]landmarks[0][16]和landmarks[1][16]是两个长度 2 的数组代表左右眼虹膜中心在眼睛图像坐标系里的 x/y。radius是[[r_left], [r_right]]单位是像素。字段核对清单字段含义预期类型/形状常见异常landmarks18 个眼区关键点list2x18x2出现 NaN 说明输入归一化不对landmarks[0:8]眼睑 8 点2x8x2顺序错会导致画图错位landmarks[8:16]虹膜 8 点2x8x2与眼睑混淆会画出乱线landmarks[16]虹膜中心2x2这是视线方向的核心landmarks[17]眼睛中心2x2用于计算偏移radius眼睛半径2x1为 0 说明模型没加载对如果landmarks里出现nan九成是preprocess_eye里equalizeHist之后没做float32转换或者归一化区间写成了0~1而不是-1~1。如果radius全是 0检查radius_op的名字是不是radius/out/fc/BiasAdd:0有些导出流程会把它改名。6. 本篇常见错排查报错一KeyError: Placeholder:0说明 PB 模型里没有替换后的输入 OP。回到导出流程确认pbtxt_to_pb.py已经执行并且get_ops_m里读的是Placeholder:0。如果模型还是Video/fifo_queue_DequeueMany:1要么重新导出要么在服务端把input_op改成队列 OP但后者需要额外喂frame_index和eye_index不推荐。报错二InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor Placeholder with dtype float and shape [2,108,180,1]输入 shape 对不上。检查eyes_batch.reshape(2, h, w, 1)里的h, w是否和config.toml的eye_image_shape一致。注意顺序是(height, width)即108, 180别写成180, 108否则会报 shape 不匹配或者结果全乱。报错三请求返回 403invalid tokenKey 没对上。先确认export TAOTOKEN_API_KEY和请求头里的 Key 是同一个再确认服务端加载配置时环境变量确实被读到了。可以在load_config里加一行print(api_key[:6] ***)做脱敏打印但别把完整 Key 打进日志。报错四cv2.imdecode返回 Nonebase64 解码后的字节不是合法图片。检查客户端cv2.imencode的格式PNG 和 JPG 都行但 base64 字符串不能带data:image/png;base64,前缀要纯 base64。如果前端传的是带前缀的服务端要先split(,)。报错五并发请求下显存/内存涨得很快tf.Session()是全局单例但每次sess.run都会分配临时张量。如果 QPS 高建议在config.toml里加gpu_options.allow_growth true并在服务启动时设置gpu_options tf.GPUOptions(allow_growthTrue) SESS tf.Session(configtf.ConfigProto(gpu_optionsgpu_options))CPU 环境下则关注landmarks.tolist()的序列化开销必要时改成返回二进制或只返回虹膜中心两个点。报错六TaoToken 通道调用超时如果你是通过 TaoToken 的 API 通道去转发到推理服务超时时间要设得比模型推理时间长。ELG 单次推理在 CPU 上大概几十到几百毫秒settings.json里的timeout建议 15 秒起步。如果持续超时先用curl直连本地服务确认模型本身没问题再排查通道配置。7. 下一步把统一 Key 用到更多链路到这里ELG 视线估计的推理服务已经能通过一个 Key 被外部调用了。返回的landmarks和radius可以直接喂给下游的视线方向拟合也可以存下来做注意力热力图。如果你后面还要接对话模型做“看哪里说哪里”的交互或者接编码类能力做自动化脚本没必要再申请第二套凭证——同一个 TaoToken Key 就能覆盖。需要管理更多 Key 或查看额度去控制台的 API Keys 页面接入细节和字段说明以接入文档为准。模型对话相关的调试可以在模型对话页面直接试如果是要长期跑编码或 Agent 任务Coding Plan 会更合适。先把今天这套config.tomlsettings.json Flask 骨架跑通再按需扩展比一上来就搭大框架稳得多。
ELG 视线估计工程实践：用 TaoToken 统一 Key 打通 Gaze Estimation 推理链路
1. ELG 视线估计从本地脚本到服务化卡在哪一步ELGEye Region Landmarks based Gaze Estimation是一套基于眼区标志点的视线估计方法核心思路是先稳定地找到眼睛周围的 18 个关键点再用这些点去拟合虹膜中心和视线方向。它和纯外观回归的 Gaze Estimation 模型相比优势在于对光照、头部姿态的鲁棒性更好适合做远程视线追踪、注意力分析、驾驶疲劳监测这类场景。如果你正在看 Gaze Estimation 教程大概率已经跑通了 GazeML 的vid_demo.py能在一段视频上画出眼睛关键点和虹膜圈。但真正要把它用起来问题往往不在模型本身而在“怎么让别的程序调用它”。本地脚本是单进程、单机、写死路径的模型文件放在outputs/或MODELS_DIR输入是本地视频文件输出直接cv2.imshow。一旦你想让前端上传一张图、让另一个服务批量跑推理、或者让移动端拿到视线结果就得自己搭一套 HTTP 服务。这时候会撞上三件事模型加载和会话管理、请求参数校验、以及最烦的——多个模型/多个服务之间的鉴权与 Key 管理。我试过把 ELG 的 PB 模型直接塞进 Flask每个请求tf.Session()重建一次QPS 低得可怜也试过把 Key 硬编码在客户端结果换环境就要重新打包。这篇就聚焦 ELG 视线估计模型从本地推理到服务化调用的工程落地给出config.toml与settings.json的可复制骨架演示通过 TaoToken 统一 Key/API 通道接入推理服务并附一次请求验证与返回字段核对动作。目标很明确你照着改完能用一个 Key 同时管住模型推理服务和后续要接的对话/编码类能力不用在每台机器上散落一堆密钥。2. 前置准备TaoToken 统一 Key 与 ELG 推理服务的关系先把定位说清楚。TaoToken 在这里扮演的是“统一入口”的角色你不需要为每个下游能力单独申请一套凭证而是拿一个 Key通过统一的 API 通道去访问。对 ELG 这种自建推理服务来说最实用的做法是——把 ELG 服务本身当成一个受保护的后端前面用 TaoToken 的 Key 做鉴权层客户端只认这一个 Key。你需要准备的东西不多一个 TaoToken 账号登录后进入控制台创建 API Key。地址是https://taotoken.net/api控制台里可以管理 Key 和额度。本地已经能跑通 ELG 的推理代码至少能加载gaze_opt_b2.m.pb或gaze-faceX-lms5.pb输入2x108x180x1的眼睛批次拿到landmarks、radius两个输出。Python 环境建议 3.8装好tensorflow1.x 或 2.x 兼容模式都行看你的 PB 是哪个版本导出的、opencv-python、flask、requests、toml。关于 Key 的获取直接去控制台的 API Keys 页面新建即可建议按环境分 Key比如elg-dev、elg-prod方便后面排查是哪个环境在打请求。文档在https://taotoken.net/api下有接入说明遇到字段对不上时优先翻文档而不是猜。注意Key 只放在服务端不要写进前端 JS 或移动端包体。客户端拿到的应该是你自己服务的临时凭证而不是 TaoToken 的 Key。3. 可复制配置config.toml 与 settings.json 骨架工程落地的第一步是把“会变的东西”抽出来。ELG 推理服务里会变的主要是模型路径、输入尺寸、batch、监听端口、以及 TaoToken 的接入地址和 Key。我用两个文件分工config.toml管模型和服务的静态配置settings.json管运行时可能被覆盖的参数和密钥引用。先看config.toml# config.toml —— ELG 推理服务静态配置 [model] # PB 模型路径导出后的 gaze_opt_b2.m.pb 或 gaze-faceX-lms5.pb pb_path ./models/gaze_opt_b2.m.pb # 眼睛输入尺寸与导出模型一致顺序为 (height, width) eye_image_shape [108, 180] # batch 固定为 2左右眼各一 batch_size 2 # 输入 OP 名称替换 Placeholder 后通常是 Placeholder:0 input_op Placeholder:0 # 输出 OP 名称 landmarks_op upscale/mul:0 radius_op radius/out/fc/BiasAdd:0 [server] host 0.0.0.0 port 8501 # 单次请求超时秒 timeout 15 [taotoken] # 统一 API 通道地址不带 UTM api_base https://taotoken.net/api # Key 不写在这里从环境变量或 settings.json 读取 key_env TAOTOKEN_API_KEY再看settings.json它负责运行时覆盖和密钥引用{ service: { name: elg-gaze-infer, version: 1.0.0, log_level: INFO }, taotoken: { api_base: https://taotoken.net/api, api_key: ${TAOTOKEN_API_KEY}, model_channel: gaze-estimation, timeout: 15 }, infer: { max_batch: 2, return_heatmap: false, normalize: true } }${TAOTOKEN_API_KEY}这种写法是给加载器做替换用的实际读取时用os.environ覆盖。这样做的原因是配置文件可以进 GitKey 永远不进。加载逻辑大概长这样import json import os import toml def load_config(toml_path./config.toml, json_path./settings.json): with open(toml_path, r, encodingutf-8) as f: cfg toml.load(f) with open(json_path, r, encodingutf-8) as f: settings json.load(f) # 环境变量覆盖 Key key_env cfg[taotoken][key_env] api_key os.environ.get(key_env, ) if not api_key: raise RuntimeError(f环境变量 {key_env} 未设置) settings[taotoken][api_key] api_key # 合并settings 优先config 兜底 cfg[taotoken][api_base] settings[taotoken][api_base] cfg[taotoken][api_key] api_key return cfg, settings if __name__ __main__: cfg, settings load_config() print(model pb:, cfg[model][pb_path]) print(api base:, cfg[taotoken][api_base])跑一下这个脚本能打印出模型路径和 API 地址就说明配置链路通了。这一步别跳过后面所有报错排查都依赖这两个文件是否被正确加载。4. 接入推理服务把 ELG 会话包成受保护接口配置就绪后把 ELG 的推理逻辑包成一个 Flask 接口。关键点是tf.Session()只初始化一次模型图只导入一次请求进来只做sess.run。下面是一个最小可用的服务端骨架。import base64 import numpy as np import cv2 import tensorflow as tf from flask import Flask, request, jsonify from load_config import load_config cfg, settings load_config() app Flask(__name__) # 全局会话与 OP SESS None EYE_OP None LANDMARKS_OP None RADIUS_OP None def init_model(): global SESS, EYE_OP, LANDMARKS_OP, RADIUS_OP SESS tf.Session() with tf.gfile.FastGFile(cfg[model][pb_path], rb) as f: graph_def tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) tf.import_graph_def(graph_def, name) SESS.run(tf.global_variables_initializer()) g SESS.graph EYE_OP g.get_tensor_by_name(cfg[model][input_op]) LANDMARKS_OP g.get_tensor_by_name(cfg[model][landmarks_op]) RADIUS_OP g.get_tensor_by_name(cfg[model][radius_op]) print([Info] ELG 模型加载完成) def preprocess_eye(eye_gray): 与训练时一致直方图均衡 归一化到 -1~1 eye cv2.equalizeHist(eye_gray) eye eye.astype(np.float32) eye * 2.0 / 255.0 eye - 1.0 return np.expand_dims(eye, -1) app.route(/v1/gaze/infer, methods[POST]) def infer(): # 鉴权客户端带 TaoToken Key auth request.headers.get(Authorization, ) if not auth.startswith(Bearer ): return jsonify({error: missing bearer token}), 401 token auth.split( , 1)[1] if token ! cfg[taotoken][api_key]: return jsonify({error: invalid token}), 403 body request.get_json(forceTrue) # 期望left_eye / right_eye 为 base64 灰度图 try: left base64.b64decode(body[left_eye]) right base64.b64decode(body[right_eye]) except Exception: return jsonify({error: bad image payload}), 400 left_img cv2.imdecode(np.frombuffer(left, np.uint8), cv2.IMREAD_GRAYSCALE) right_img cv2.imdecode(np.frombuffer(right, np.uint8), cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if left_img is None or right_img is None: return jsonify({error: decode failed}), 400 h, w cfg[model][eye_image_shape] left_img cv2.resize(left_img, (w, h)) right_img cv2.resize(right_img, (w, h)) eye1 preprocess_eye(left_img) eye2 preprocess_eye(right_img) eyes_batch np.concatenate((eye1, eye2), axis0).reshape(2, h, w, 1) landmarks, radius SESS.run( (LANDMARKS_OP, RADIUS_OP), feed_dict{EYE_OP: eyes_batch} ) return jsonify({ landmarks: landmarks.tolist(), radius: radius.tolist(), shape: list(landmarks.shape) }) if __name__ __main__: init_model() app.run(hostcfg[server][host], portcfg[server][port])这里有几个工程细节值得说。第一EYE_OP用的是替换后的Placeholder:0如果你还在用Video/fifo_queue_DequeueMany:1说明 PB 没做输入 OP 替换需要先跑一遍pbtxt_to_pb.py那套流程。第二鉴权只做了一次字符串比对生产环境建议换成常量时间比较或走网关。第三landmarks的 shape 是(2, 18, 2)第 0 维是左右眼第 1 维是 18 个点第 2 维是 x/y 坐标这个顺序在返回字段核对时要用到。启动服务export TAOTOKEN_API_KEY你的Key python elg_server.py看到ELG 模型加载完成和 Flask 的监听日志就说明服务起来了。5. 验证请求与返回字段核对服务起来后别急着接前端先用requests打一次真实请求把返回字段逐个核对。准备一张包含人脸的图用 OpenCV 的 LBP 检测器抠出眼睛区域或者直接用你已经跑通的eyes_detector.py里的crop_eyes输出两张108x180的灰度图。import base64 import cv2 import requests API http://127.0.0.1:8501/v1/gaze/infer KEY 你的Key def to_b64(path): img cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img cv2.resize(img, (180, 108)) ok, buf cv2.imencode(.png, img) assert ok return base64.b64encode(buf.tobytes()).decode() payload { left_eye: to_b64(left_eye.png), right_eye: to_b64(right_eye.png) } resp requests.post( API, jsonpayload, headers{Authorization: fBearer {KEY}}, timeout15 ) print(status:, resp.status_code) data resp.json() print(shape:, data[shape]) print(landmarks[0][16]:, data[landmarks][0][16]) # 左眼虹膜中心 print(landmarks[1][16]:, data[landmarks][1][16]) # 右眼虹膜中心 print(radius:, data[radius])预期结果status是 200shape是[2, 18, 2]landmarks[0][16]和landmarks[1][16]是两个长度 2 的数组代表左右眼虹膜中心在眼睛图像坐标系里的 x/y。radius是[[r_left], [r_right]]单位是像素。字段核对清单字段含义预期类型/形状常见异常landmarks18 个眼区关键点list2x18x2出现 NaN 说明输入归一化不对landmarks[0:8]眼睑 8 点2x8x2顺序错会导致画图错位landmarks[8:16]虹膜 8 点2x8x2与眼睑混淆会画出乱线landmarks[16]虹膜中心2x2这是视线方向的核心landmarks[17]眼睛中心2x2用于计算偏移radius眼睛半径2x1为 0 说明模型没加载对如果landmarks里出现nan九成是preprocess_eye里equalizeHist之后没做float32转换或者归一化区间写成了0~1而不是-1~1。如果radius全是 0检查radius_op的名字是不是radius/out/fc/BiasAdd:0有些导出流程会把它改名。6. 本篇常见错排查报错一KeyError: Placeholder:0说明 PB 模型里没有替换后的输入 OP。回到导出流程确认pbtxt_to_pb.py已经执行并且get_ops_m里读的是Placeholder:0。如果模型还是Video/fifo_queue_DequeueMany:1要么重新导出要么在服务端把input_op改成队列 OP但后者需要额外喂frame_index和eye_index不推荐。报错二InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor Placeholder with dtype float and shape [2,108,180,1]输入 shape 对不上。检查eyes_batch.reshape(2, h, w, 1)里的h, w是否和config.toml的eye_image_shape一致。注意顺序是(height, width)即108, 180别写成180, 108否则会报 shape 不匹配或者结果全乱。报错三请求返回 403invalid tokenKey 没对上。先确认export TAOTOKEN_API_KEY和请求头里的 Key 是同一个再确认服务端加载配置时环境变量确实被读到了。可以在load_config里加一行print(api_key[:6] ***)做脱敏打印但别把完整 Key 打进日志。报错四cv2.imdecode返回 Nonebase64 解码后的字节不是合法图片。检查客户端cv2.imencode的格式PNG 和 JPG 都行但 base64 字符串不能带data:image/png;base64,前缀要纯 base64。如果前端传的是带前缀的服务端要先split(,)。报错五并发请求下显存/内存涨得很快tf.Session()是全局单例但每次sess.run都会分配临时张量。如果 QPS 高建议在config.toml里加gpu_options.allow_growth true并在服务启动时设置gpu_options tf.GPUOptions(allow_growthTrue) SESS tf.Session(configtf.ConfigProto(gpu_optionsgpu_options))CPU 环境下则关注landmarks.tolist()的序列化开销必要时改成返回二进制或只返回虹膜中心两个点。报错六TaoToken 通道调用超时如果你是通过 TaoToken 的 API 通道去转发到推理服务超时时间要设得比模型推理时间长。ELG 单次推理在 CPU 上大概几十到几百毫秒settings.json里的timeout建议 15 秒起步。如果持续超时先用curl直连本地服务确认模型本身没问题再排查通道配置。7. 下一步把统一 Key 用到更多链路到这里ELG 视线估计的推理服务已经能通过一个 Key 被外部调用了。返回的landmarks和radius可以直接喂给下游的视线方向拟合也可以存下来做注意力热力图。如果你后面还要接对话模型做“看哪里说哪里”的交互或者接编码类能力做自动化脚本没必要再申请第二套凭证——同一个 TaoToken Key 就能覆盖。需要管理更多 Key 或查看额度去控制台的 API Keys 页面接入细节和字段说明以接入文档为准。模型对话相关的调试可以在模型对话页面直接试如果是要长期跑编码或 Agent 任务Coding Plan 会更合适。先把今天这套config.tomlsettings.json Flask 骨架跑通再按需扩展比一上来就搭大框架稳得多。
