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 ...

\ 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 ...

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 ...

TensorFlow Serving server 打开交互模式的Python,进入可执行代码的环境.输入: ...

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 ...