目录 1. TF Serving概述 2. 模型准备 3. 服务器端 3.1 docker安装 3.2 拉取docker-serving镜像 3.3 启动TF Serving服务 4. 客户端 4.1 查看 ...

参考官网：https://www.tensorflow.org/serving/setup 首先是安装gprc： just run the following command: $ export LC_ALL=C Long answer- Here is my locale ...

这一章我们借着之前的NER的模型聊聊tensorflow serving，以及gRPC调用要注意的点。以下代码为了方便理解做了简化，完整代码详见Github-ChineseNER ，里面提供了训练好的包括bert_bilstm_crf, bilstm_crf_softlexcion ...

使用docker部署模型的好处在于，避免了与繁琐的环境配置打交道。使用docker，不需要手动安装Python，更不需要安装numpy、tensorflow各种包，直接一个docker就包含了全部。docker的方式是如今部署项目的第一选择。 一、docker用法初探 1、安装 docker ...

用docker部署tensorflow-serving:gpu时，参照官方文档:https://tensorflow.google.cn/tfx/serving/docker 本应该是很简单的部署，没想到会一直出现这个错误： 经过github和网上的一个朋友了解到，关键问题可能是 ...

部署多个模型 （1）直接部署两个模型faster-rcnn与retina，构建代码的文件夹。 文件夹结构为： model.config的内容为： （2）启动docker sudo doc ...

lightgbm 启动脚本： 预测: http://kf00:30000/v1/models/lightgbm-iris:predict tensorflow 启动脚本: 模型信息接口: 跟tensorflow-serving一致，地址 ...

tf真是一个好东西，把坐标变换都简化了 首先tf需要有一个broadcaster #include <ros/ros.h> #include <tf/transform_broadcaster.h> #include <nav_msgs ...