Using TensorFlow Serving with Docker 1.Ubuntu16.04下安装docker ce 1-1:卸载旧版本的docker sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io 1-2 ...
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。至于为何会有第二个版本,因为是从官方的文档上找到的,而第一个来源自别人所提出问题的解答。 将上述代码保存为dockerfile文件, ...
2018-06-08 22:29 0 927 推荐指数:
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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 ...
1.虚拟机安装ubuntu16.04 (1)下载ubuntu的镜像,下载地址为:http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-releases/16.04/ 推荐使用迅雷下载。 ...
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 docker run -p 8501:8501 -p 8500:8500 --mount type ...
\ 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 ...