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 ...
TensorFlow Serving 可以快速部署 Tensorflow 模型,上線 gRPC 或 REST API。 官方推薦 Docker 部署,也給了訓練到部署的完整教程:Servers: TFX for TensorFlow Serving。本文只是遵照教程進行的練習,有助於了解 TensorFlow 訓練到部署的整個過程。 准備環境 准備好 TensorFlow 環境,導入依賴: 創建模 ...
2021-04-15 19:12 0 249 推薦指數:
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 ...
\ 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提供了部署tensorflow生成的模型給線上服務的方法,包括模型的export,load等等。 安裝參考這個 https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving ...
一、TensorFlow Serving簡介 TensorFlow Serving是GOOGLE開源的一個服務系統,適用於部署機器學習模型,靈活、性能高、可用於生產環境。 TensorFlow Serving可以輕松部署新算法和實驗,同時保持相同的服務器架構和API,它具有以下特性 ...
最近在用Docker搭建TensorFlow Serving, 在查閱了官方資料后,發現其文檔內有不少冗余的步驟,便一步步排查,終於找到了更簡單的Docker鏡像構建方法。這里有兩種方式: 版本一: 版本二 版本一生成的Docker鏡像更小些,所以比較推薦第一種方法。至於為何會有 ...
TensorFlow Serving server 打開交互模式的Python,進入可執行代碼的環境.輸入: ...
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 ...
Flags: --port=8500 int32 Port to listen on for gRPC API --grpc_socket_pat ...