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

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 ...

\ 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 ...

部署多個模型 （1）直接部署兩個模型faster-rcnn與retina，構建代碼的文件夾。 文件夾結構為： model.config的內容為： （2）啟動docker sudo docker run -p 8501:8501 -p 8500:8500 --mount type ...

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 ...

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 ...