TensorFlow以B64而不是Numpy数组的形式发送数据

我在Sagemaker端点中有一个TensorFlow服务容器。我可以将一批图像作为一个麻木的数组,然后像这样返回预测:

import numpy as np
import sagemaker
from sagemaker.predictor import json_serializer, json_deserializer

image = np.random.uniform(low=-1.0, high=1.0, size=(1,128,128,3)).astype(np.float32)    
image = {'instances': image}
image = json_serializer(image)

request_args = {}
request_args['Body'] = image
request_args['EndpointName'] = endpoint_name
request_args['ContentType'] = 'application/json'
request_args['Accept'] = 'application/json'

# works successfully
response = sagemaker_session.sagemaker_runtime_client.invoke_endpoint(**request_args)
response_body = response['Body']
predictions = json_deserializer(response_body, response['ContentType'])

尺寸 request_args 这样做的有效载荷很大。我想知道,有没有一种方法可以以更压缩的格式发送这个?

我试过用 base64 和 json.dumps 但是不能过去 Invalid argument: JSON Value: ... 错误。不确定这是否不受支持,或者我只是做得不正确。