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最新推荐文章于 2024-03-05 17:45:26 发布
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本文详细介绍TensorFlow Serving的安装配置及模型部署流程，涵盖环境搭建、模型加载与预测接口调用等核心环节，适合初学者快速上手。
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使用TensorFlow Serving进行模型的部署和客户端推理
qq_55621259的博客
03-20 1140
目的：在一个server端使用TensorFlow框架对模型进行训练和保存模型文件后用TensorFlow Serving进行部署，使得能在客户端上传输入数据后得到server端返回的结果，实现远程调用的效果。当然可以自己用Flask框架甚至写一个前端页面，这样同样能达到同样的效果。不过，如果是在真的实际生产环境中部署，这样的方式就显得力不从心了。这时，TensorFlow 为我们提供了 TensorFlow Serving 这一组件，能够帮助我们在实际生产环境中灵活且高性能地部署机器学习模型。
Tensorflow Serving部署及客户端访问编程实践
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08-06 1272
昨天我们实现了Tensorflow.js的花卉识别程序，它的优点是不需要服务器支持，在客户端就可以完成花卉识别，使用非常方便，但也存在一些缺点。对于很多深度学习的应用来说，由于其训练模型复杂、计算量大，所以，一般来说，仍然需要服务器支持。下面仍然以花卉识别为例，介绍如何部署Tensorflow Serving及客户端编程。
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在上一篇文章中，我们学习了在Mac机器上搭建TensorFlow-Serving的示例，并提供了使用Http接口访问的方法。本文中，我们将尝试使用Grpc接口访问TensorFlow-Serving服务。启动服务nohup sudo docker run -p 8502:8500 -p 8501:8501 --name tfserving_testnet --mount type=bind,so...
tensorflow serving搭建
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06-02 594
分为3步： 1. 保存tensorflow server用的模型文件 2. 在docker中启动tensorflow server 3. 在客户端请求
tensorflow server上的环境配置
weixin_40031000的博客
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第一次写bug记录，给自己留底 server上的tensorflow配置(非root用户） 1.首先要创建虚拟环境，要注意设置python版本 安装 pip install --user virtualenv virtualenv env 在virtualenv创建制定python版本的虚拟环境 create -n tf13 python=3.6 我使用的Python3.6 source t...
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02-15
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SpringBoot和Tensorflow演示 Spring 演示应用程序利用和项目执行Image-...java -jar ./spring-boot-tensorflow-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar --demoType=pose_estimation --server.port=8081 在以下演示之间进行选择：
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01-21
它通过Parameter Server架构或AllReduce策略实现这一目标，适用于大规模的数据集和复杂的模型。 在模型优化方面，TensorFlow集成了多种优化器，如Adam、SGD（随机梯度下降）等，这些优化器可以自动调整学习率和其他...
tensorflow-windows_x86_64.zip
11-27
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Kylin-4.0.2-desktop-sp4-arm64 编译完成tensorflow-1.10.1-cp27-Linux
03-04
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当微信小程序遇上TensorFlow：Server端实现
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PrerequisitesBazelUsing Bazel custom APT repository (recommended) Install JDK 8 $ sudo apt-get install openjdk-8-jdk Add Bazel distribution URI as a package source (one time setup) $ echo "deb [arch=
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