\ tensorflow/serving 运行后我们要仔细看看日志,有没有报错,如果有报错, ...
Using TensorFlow Serving with Docker .Ubuntu . 下安装docker ce :卸载旧版本的docker sudo apt get remove docker docker engine docker.io :安装可选内核模块从 Ubuntu . 开始,一部分内核模块移到了可选内核模块包 linux image extra ,以减少内核软件包的体积。正常安 ...
2019-03-01 13:36 0 1982 推荐指数:
\ tensorflow/serving 运行后我们要仔细看看日志,有没有报错,如果有报错, ...
github博客传送门 csdn博客传送门 整个部署的项目结构: 首先保存(keras或tensorflow)网络模型为.h5格式 有了模型.h5格式之后,导出模型为可以部署的结构: 执行完上述代码之后,没出错的情况下就会生成以下可以部署的文件 接着我们启动 ...
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 ...
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 ...
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 ...
TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法。第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例。 项目中模型的代码: 在之后的预测时,我需要输入 ...
http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23361413 ,原题:TensorFlow Serving 尝尝鲜 2016年,机器学习 ...
是: pull一个已经安装好了tensorflow serving的docker镜像,替换它自带的一些模型为我们 ...