使用tensorflow-serving部署tensorflow模型
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 ...
原文：【tensorflow2.0】使用tensorflow-serving部署模型
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。 例如：通过 tensorflow js 可以用javascrip脚本加载模型并在浏览器中运行模型。 通过 tensorflow lite 可以在移动和嵌入式设备上加载并运行TensorFlow模型。 通过 tensorflow serving 可以加载模型后提供网络接口API服务，通 ...
2020-04-13 13:13 0 2056 推荐指数：
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