\ tensorflow/serving 運行后我們要仔細看看日志,有沒有報錯,如果有報錯, ...
TensorFlow Serving 是一個用於機器學習模型 serving 的高性能開源庫。它可以將訓練好的機器學習模型部署到線上,使用 gRPC 作為接口接受外部調用。更加讓人眼前一亮的是,它支持模型熱更新與自動模型版本管理。這意味着一旦部署 TensorFlow Serving 后,你再也不需要為線上服務操心,只需要關心你的線下模型訓練。 TensorFlow Serving的典型的流程如下 ...
2018-11-09 13:16 1 8157 推薦指數:
\ tensorflow/serving 運行后我們要仔細看看日志,有沒有報錯,如果有報錯, ...
github博客傳送門 csdn博客傳送門 整個部署的項目結構: 首先保存(keras或tensorflow)網絡模型為.h5格式 有了模型.h5格式之后,導出模型為可以部署的結構: 執行完上述代碼之后,沒出錯的情況下就會生成以下可以部署的文件 接着我們啟動 ...
拉去tensorflow srving 鏡像 代碼里新增tensorflow 配置代碼 啟動服務 訪問服務 預測結果 遺留問題 tensorflow serving 保存的時侯,只保存了,模型graphy相關的操作。數據預處理操作,不在serving服務中 ...
/82107610 按照上述教程配置好相關文件之后(模型是下面tensorflow-serving中產生 ...
使用docker部署模型的好處在於,避免了與繁瑣的環境配置打交道。使用docker,不需要手動安裝Python,更不需要安裝numpy、tensorflow各種包,直接一個docker就包含了全部。docker的方式是如今部署項目的第一選擇。 一、docker用法初探 1、安裝 docker ...
Using TensorFlow Serving with Docker 1.Ubuntu16.04下安裝docker ce 1-1:卸載舊版本的docker sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io 1-2 ...
http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文轉載自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23361413 ,原題:TensorFlow Serving 嘗嘗鮮 2016年,機器學習 ...
1.安裝tensorflow serving 1.1確保當前環境已經安裝並可運行tensorflow 從github上下載源碼 ...