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最新推荐文章于 2025-06-14 19:00:59 发布
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分类专栏： tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Lord_sh/article/details/105014941
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Tensorflow Serving的从0到1 - 高清的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/80658574

Tensorflow Serving部署及客户端访问编程实践
uestcai的博客
08-06 1190
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。
tensorflow model server远程_使用Grpc调用TensorFlow-Serving服务
weixin_34551614的博客
01-24 411
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
qq_33360393的博客
06-02 565
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 Serving学习笔记2: 模型服务
weixin_44778145的博客
06-14 1284
本文深入解析TensorFlow Serving的架构设计与核心机制。系统采用模块化分层设计，包含Servables、Loaders、Managers等组件，通过ServerCore协调工作。重点剖析了动态模型加载机制、ServerCore启动流程及状态机管理，揭示其高可用实现原理。文章还详细介绍了动态更新、资源隔离等关键设计亮点，并列出生产环境的核心配置参数，为构建高效稳定的模型服务提供技术参考。
使用TensorFlow Serving进行模型的部署和客户端推理
qq_55621259的博客
03-20 1071
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 server上的环境配置
weixin_40031000的博客
11-28 217
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...
当微信小程序遇上TensorFlow：Server端实现
云水木石
10-04 2963
又是一年一度的十一黄金旅游周，你是在景区看人从众叕，还是在高速公路上观看大妈打太极呢？旅游黄金周我一般是尽量不出门，这个十一也不例外。十月一日跑了一个半马迎接国庆，十月二号选择去了一个偏门的景点：张之洞与武汉博物馆。今天则宅在家，吃吃喝喝之余，琢磨起识别狗狗的微信小程序。 自打想到开发一款识别狗狗的app，我的第一直觉是应该开发一款微信小程序。相对于手机原生app，微信小程序具有开发和部署简单...
tensorflow-model-serving：通过基于centos6的tensorflow模型服务器rpm服务的Tensorflow模型的示例示例
02-15
TensorFlow模型服务器RPM由发布的tensorflow_model_server ]二进制文件以及tensorflow服务api [ ]生成。 这是一个示例项目示例，旨在展示如何使用tensorflow模型服务器rpm进行简单的tensorflow模型服务。 如何使用 ...
spring-boot-tensorflow-demo:用于图像识别，姿势估计，对象检测，实例分段的Spring Boot和Tensorflow演示
04-29
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：
Kylin-4.0.2-desktop-sp4-arm64 编译完成tensorflow-1.10.1-cp27-Linux
03-04
编译版本：tensorflow-1.10.1-cp27-cp27mu-linux_aarch64.whl 亲测可用 其他设备、系统、自行测试 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------...
tensorflow-1.14.0.zip
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
windows执行pip download下载的安装包，及依赖的requirement.txt文件： absl-py==0.8.0 ...bert-serving-server==1.9.1 bitarray==0.9.3 bkcharts==0.2 bleach==2.0.0 blinker==1.4 bokeh==1.1.0 bot
Tensorflow Serving
Max
04-25 1335
TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统，适用于部署机器学习模型，灵活、性能高、可用于生产环境。 TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验，同时保持相同的服务器架构和API，它具有以下特性： 支持模型版本控制和回滚 支持并发，实现高吞吐量 开箱即用，并且可定制化 支持多模型服务 支持批处理 支持热更新 支持分布式模型 易于使用的inference ...
Ubuntu 16.04 TensorFlow Servering
Ant for life.
10-11 2225
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=
TensorFlow 分布式集群 Local Server
kongxx的专栏
10-18 826
在 TensorFlow 中提供了一个简单分布式的服务（Local Server）功能，利用 Local Server 服务，可以运行一个简单的分布式程序。Local Server 实现了与和分布式服务一样的接口，因此对于开发测试还是比较方便的。下面是最简单的例子import tensorflow as tf server = tf.train.Server.create_local_server(
TensorFlow部署：使用TF Serving为TensorFlow模型提供服务
新华编程特战队
01-01 2214
部署新模型或更新现有模型时，请确保模型服务器配置为提供正确版本的模型。要使用 TensorFlow Serving 部署模型，我们需要将其保存为 SavedModel 格式，这是模型的序列化版本，包含模型架构及其训练权重。考虑减小模型的大小，将 TensorFlow Lite 用于移动应用程序，或将 TensorFlow.js 用于基于浏览器的应用程序。设置完 TensorFlow Serving 后，让我们继续讨论使用 TensorFlow Serving 提供 TensorFlow 模型的步骤。
当微信小程序遇上TensorFlow：Server端实现补充
weixin_33670786的博客
10-05 177
在前面一篇文章《当微信小程序遇上TensorFlow：Server端实现》中，我们探讨了微信小程序server端的实现。今天在调试微信小程序时才发现一个问题，那就是：微信小程序要求HTTP请求走更加安全的HTTPS协议。 修改Simple TensorFlow Serving 为此我研究了Simple TensorFlow Serving: github.com/tobegit3hub… 的源码...
Tensorflow2.0+部署（tensorflow/serving）过程备忘记录Windows+Linux
hpu_lx
03-05 1827
1.先拿官方例子测试一下，先下载一下tensorflow/serving2.6.0，然后在该目录结构下，找到 saved_model_half_plus_two_gpu例子，整体拷贝到想要放置的位置。下面的绝对路径表示模型存放的实际路径，最后一个参数项需要指定运行的容器和版本，里面的其他参数照猫画虎吧，很好理解，具体参数项也比较复杂。直接右键运行，得到结果，表示该程序检测出了9个目标，概率值+标签+目标框像素位置如下，通过解析json，可以得到目标检测结果。yolo_eval_2表示标签值；
TensorFlow Serving情况说明
厉力文武
01-12 551
server 机器clinet 机器server 版本item数请求次数mean(ms)stdmin(ms)25%(ms)50%(ms)75%(ms)max(ms)
ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. tensorflow 2.12.0 requires tensorflow-intel==2.12.0; platform_system == "Windows", but you have tensorflow-intel 2.10.0 which is incompatible. Successfully installed google-auth-oauthlib-0.4.6 keras-2.10.0 protobuf-3.19.6 tensorboard-2.10.1 tensorboard-data-server-0.6.1 tensorflow-cpu-2.10.0 tensorflow-estimator-2.10.0 tensorflow-intel-2.10.0
最新发布
07-07
<think>我们面对的问题是：在安装 `tensorflow-cpu==2.12.0` 时，出现了与 `tensorflow-directml-plugin` 的依赖冲突，因为 `tensorflow-directml-plugin` 要求 `tensorflow-cpu==2.10.0`。 根据引用内容[^2]，使用conda安装TensorFlow可以避免很多依赖问题，特别是GPU版本。但用户明确要求安装CPU版本，且使用pip。因此，我们首先尝试用pip解决，如果不行再建议conda。 ### 解决步骤 #### 方法1：使用pip解决依赖冲突（推荐步骤） 1. **卸载冲突的包**：卸载现有的 `tensorflow-directml-plugin` 和旧版本的TensorFlow。 ```bash pip uninstall tensorflow-directml-plugin tensorflow-cpu tensorflow-intel ``` 2. **安装指定版本的TensorFlow CPU**： ```bash pip install tensorflow-cpu==2.12.0 ``` 3. **如果不需要DirectML插件**，到此即可。如果需要，则尝试安装兼容版本： - 目前（2023年7月）`tensorflow-directml-plugin` 官方最高支持到TensorFlow 2.10。如果必须使用2.12，可能需要等待插件更新，或者使用其他加速方式（如原生GPU支持，但用户要求CPU版本）。 - 因此，如果一定要使用DirectML插件，建议降级TensorFlow到2.10： ```bash pip install tensorflow-cpu==2.10.0 pip install tensorflow-directml-plugin ``` #### 方法2：使用conda安装（避免依赖冲突） 引用[^2]指出，使用conda可以自动处理CUDA和cuDNN等依赖，对于CPU版本同样有效。conda会解决包之间的依赖冲突。 1. **创建并激活一个conda环境**（可选，推荐）： ```bash conda create -n tf_env python=3.9 conda activate tf_env ``` 2. **安装TensorFlow CPU版本**： ```bash conda install tensorflow ``` 注意：conda默认安装的是CPU版本（包名为`tensorflow`），而GPU版本是`tensorflow-gpu`（但conda的`tensorflow`包也可能包含GPU支持，取决于环境）。如果要明确安装CPU版本，可以： ```bash conda install tensorflow-mkl # 使用Intel MKL优化的CPU版本 ``` 或者直接安装`tensorflow`（通常也是CPU版本，但可能包含GPU支持，如果系统有GPU且安装了CUDA等）。 3. **验证安装**： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) print(tf.config.list_physical_devices('CPU')) ``` ### 注意事项 - 如果用户确实需要`tensorflow-directml-plugin`（用于在Windows上使用DirectX 12加速），那么目前只能使用TensorFlow 2.10。因为该插件是为特定TensorFlow版本编译的。 - 在Windows上，TensorFlow 2.12的原生GPU支持需要CUDA 11.8和cuDNN 8.6，但用户要求CPU版本，所以无需考虑这些。 ### 相关问题 §§相关问题§§ 1. 如何查看 `tensorflow-directml-plugin` 支持的最高 TensorFlow 版本？ 2. 在Windows上使用conda安装TensorFlow CPU版本有什么优势？ 3. 如何验证TensorFlow是否在使用CPU运行？</think>### 解决 TensorFlow CPU 安装依赖冲突的完整方案 #### 🔍 问题分析 您遇到的依赖冲突源于 `tensorflow-directml-plugin` 与 `tensorflow-cpu` 版本不兼容： ```mermaid graph LR A[tensorflow-directml-plugin] -->|要求| B[tensorflow-cpu==2.10.0] C[用户安装] -->|尝试安装| D[tensorflow-cpu==2.12.0] B --版本冲突--> D ``` #### ✅ 解决方案（三选一） ##### 方案1：卸载冲突包后安装（推荐） ```bash # 卸载冲突组件 pip uninstall -y tensorflow-directml-plugin tensorflow-intel # 安装指定版本 pip install tensorflow-cpu==2.12.0 ``` ##### 方案2：使用 conda 安装（避免依赖冲突）[^2] ```bash # 创建新环境（避免污染主环境） conda create -n tf_env python=3.10 # 激活环境 conda activate tf_env # 安装TensorFlow（conda自动解决依赖） conda install tensorflow-cpu=2.12.0 ``` ##### 方案3：强制安装并忽略冲突 ```bash # 强制安装指定版本（慎用） pip install tensorflow-cpu==2.12.0 --ignore-installed ``` #### ⚠️ 重要注意事项 1. **版本兼容性**： - `tensorflow-directml-plugin` 目前最高支持 TensorFlow 2.10 - 若需使用 DirectML 加速，需降级安装： ```bash pip install tensorflow-cpu==2.10.0 tensorflow-directml-plugin ``` 2. **环境隔离建议**： ```bash # 使用venv创建隔离环境 python -m venv tf_env source tf_env/bin/activate # Linux/Mac tf_env\Scripts\activate # Windows ``` 3. **验证安装**： ```python import tensorflow as tf print(f"版本: {tf.__version__}") print(f"设备: {tf.config.list_physical_devices('CPU')}") ``` > **性能提示**：TensorFlow CPU 版本在 Intel CPU 上使用 MKL 优化可获得 20-30% 性能提升[^2]，可考虑安装 `intel-tensorflow` 包替代标准版本。 #### 💡 替代方案 若仍遇依赖问题，建议使用官方Docker镜像： ```bash docker pull tensorflow/tensorflow:2.12.0 docker run -it --rm tensorflow/tensorflow:2.12.0 python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)" ```
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