使用tensorflow-serving部署tensorflow模型
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 ...
原文：【tensorflow2.0】使用tensorflow-serving部署模型
TensorFlow訓練好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用許多方式部署運行。 例如：通過 tensorflow js 可以用javascrip腳本加載模型並在瀏覽器中運行模型。 通過 tensorflow lite 可以在移動和嵌入式設備上加載並運行TensorFlow模型。 通過 tensorflow serving 可以加載模型后提供網絡接口API服務，通 ...
2020-04-13 13:13 0 2056 推薦指數：
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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 ...
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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 ...
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