TensorFlow Serving 可以快速部署 Tensorflow 模型,上线 gRPC 或 REST API。 官方推荐 Docker 部署,也给了训练到部署的完整教程:Servers: TFX for TensorFlow Serving。本文只是遵照教程进行的练习,有助于了解 ...
.安装tensorflow serving . 确保当前环境已经安装并可运行tensorflow 从github上下载源码 git clone recurse submodules https: github.com tensorflow serving 进入到serving目录下的tensorflow运行. configure,并安装步骤完成 需将 问题解决的的步骤全操作完后执行安装步骤 . ...
2016-09-20 14:11 0 5593 推荐指数:
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\ tensorflow/serving 运行后我们要仔细看看日志,有没有报错,如果有报错, ...
Tensorflow serving提供了部署tensorflow生成的模型给线上服务的方法,包括模型的export,load等等。 安装参考这个 https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving ...
一、TensorFlow Serving简介 TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统,适用于部署机器学习模型,灵活、性能高、可用于生产环境。 TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验,同时保持相同的服务器架构和API,它具有以下特性 ...
最近在用Docker搭建TensorFlow Serving, 在查阅了官方资料后,发现其文档内有不少冗余的步骤,便一步步排查,终于找到了更简单的Docker镜像构建方法。这里有两种方式: 版本一: 版本二 版本一生成的Docker镜像更小些,所以比较推荐第一种方法。至于为何会有 ...
TensorFlow Serving server 打开交互模式的Python,进入可执行代码的环境.输入: ...
拉去tensorflow srving 镜像 代码里新增tensorflow 配置代码 启动服务 访问服务 预测结果 遗留问题 tensorflow serving 保存的时侯,只保存了,模型graphy相关的操作。数据预处理操作,不在serving服务中 ...
Flags: --port=8500 int32 Port to listen on for gRPC API --grpc_socket_pat ...