tensorflow_model_server --port=6000 --model_name=text_lstm --model_base_path=/home/guoyingmei/tes ...

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/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 ...

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 ...

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 ...