https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/75213361 saved_model模块主要用于TensorFlow Serving。TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统,主要的优点在于可以保持Server端 ...
最近在学习tensorflow serving,但是就这样平淡看代码可能觉得不能真正思考,就想着写个文章看看,自己写给自己的,就像自己对着镜子演讲一样,写个文章也像自己给自己讲课,这样思考的比较深,学到的也比较多,有错欢迎揪出, minist saved model.py 是tensorflow的第一个例子,里面有很多serving的知识,还不了解,现在看。下面是它的入口函数,然后直接跳转到ma ...
2017-08-26 17:06 0 3920 推荐指数:
https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/75213361 saved_model模块主要用于TensorFlow Serving。TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统,主要的优点在于可以保持Server端 ...
saved_model模块主要用于TensorFlow Serving。TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统,主要的优点在于可以保持Server端与API不变的情况下,部署新的算法或进行试验,同时还有很高的性能。 在模型的训练阶段,同时要保存tfs需要 ...
tensorflow的版本问题,跟python是否匹配 https://zhuanlan.zhihu.com/p/350995478 https://zhuanlan.zhihu.com/p/363110359 具体版本匹配可以看看这两个 不过我是在colab训练 ...
1.安装tensorflow serving 1.1确保当前环境已经安装并可运行tensorflow 从github上下载源码 ...
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 ...
saved_model_cli show --dir ./xxxxxxxx --all 可以查看模型的输入输出,比如使用tensorflow export_model_inference.py 输出的模型就可以查看,在save_model/ 这里输入命令: saved_model ...
虽然说 TensorFlow 2.0 即将问世,但是有一些模块的内容却是不大变化的。其中就有 tf.saved_model 模块,主要用于模型的存储和恢复。为了防止学习记录文件丢失或者蠢笨的脑子直接遗忘掉这部分内容,在此做点简单的记录,以便将来查阅。 最近为了一个课程作业,不得已涉及到关于图像超 ...