/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 ...
服務化部署框架Paddle Serving 概述 常見的深度學習模型開發流程需要經過問題定義 數據准備 特征提取 建模 訓練過程,以及最后一個環 將訓練出來的模型部署應用到實際業務中。如圖 所示,當前用戶在訓練出一個可用的模型后,可以選擇如下四種部署應用方式: 服務器端高性能部署:將模型部署在服務器上,利用服務器的高性能幫助用戶處理推理業務。 模型服務化部署:將模型以線上服務的形式部署在服務器或者 ...
2021-02-12 07:10 0 994 推薦指數:
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3. 模型可視化: VisualDL實現paddle框架模型的可視化 VisualDL 是 paddle 可視化分析工具, 以豐富的圖表呈現: 訓練參數變化趨勢、 模型結構、數據樣本、直方圖、PR曲線、高維數據分布。 3.1 VisualDL 工具介紹 1)安裝方式 ...
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 ...
\ tensorflow/serving 運行后我們要仔細看看日志,有沒有報錯,如果有報錯, ...
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 ...
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 ...
Paddle Inference推理部署 飛槳(PaddlePaddle)是集深度學習核心框架、工具組件和服務平台為一體的技術先進、功能完備的開源深度學習平台,已被中國企業廣泛使用,深度契合企業應用需求,擁有活躍的開發者社區生態。提供豐富的官方支持模型集合,並推出全類型的高性能部署和集成方案供 ...
Paddle Lite端側部署 端側推理引擎的由來 隨着深度學習的快速發展、特別是小型網絡模型的不斷成熟,原本應用到雲端的深度學習推理,就可以放到終端上來做,比如手機、手表、攝像頭、傳感器、音響,也就是端智能。此外,可用於深度學習計算的硬件也有井噴之勢,從Intel到Nvidia、ARM ...