tensorflow serving 模型部署
\ tensorflow/serving 运行后我们要仔细看看日志，有没有报错，如果有报错， ...
原文：模型部署 TensorFlow Serving
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.h 格式 有了模型.h 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TensorFlow Serving server 打开交互模式的Python,进入可执行代码的环境.输入: 最后我们测试服务器是否运行 最后 ...
2019-03-10 23:05 0 608 推荐指数：
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