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 ...

原因 keras 版本 太高了 https://blog.csdn.net/weixin_40109345/article/details/106730050 卸载 kara ...

任何相同的问题，错误尽量出现第二次​，节省时间 请先在用python3实现人脸识别(opencv,dlib)功能的基础上，安装Tensorflow2.2 测试结果如图（桌面版和浏览器版）： 安装过程中出现的问题 ...

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 ...

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 ...

安装anaconda：可以下载社区版本的anaconda 一路next 注： 在“Advanced Installation Options”中不要勾选“Add Anaconda to my P ...

TensorFlow服务是一个用于服务机器学习模型的开源软件库。它处理机器学习的推断方面，在培训和管理他们的生命周期后采取模型，通过高性能，引用计数的查找表为客户端提供版本化访问。 可以同时提供多个模型，或者实际上是同一模型的多个版本。这种灵活性有助于新版本，非原子性迁移客户端到新模型或版本 ...