18、TensorFlow模型部署与迁移学习实战

TensorFlow模型部署与迁移学习实战

1. TensorFlow Serving部署

可以在本地单节点运行的Kubernetes集群上部署TensorFlow Serving，同样的概念知识也可用于在公共云或私有云环境中进行部署。在生产环境中，可利用TensorFlow Serving来服务模型，还能使用TensorFlow和Keras保存和恢复完整模型或选择性模型。

操作步骤如下：
1. 构建Docker容器，使用官方TensorFlow Serving仓库中的示例MNIST代码在容器中进行服务。
2. 安装本地Kubernetes集群，并将MNIST模型部署到在Kubernetes Pod中运行的TensorFlow Serving进行服务。

2. 迁移学习与预训练模型概述

迁移学习是指采用一个预训练好用于预测某一类别的模型，然后直接使用它，或者仅对其一小部分进行重新训练，以预测另一类别的方法。例如，使用预训练的识别猫类型的模型，对其部分进行重新训练后用于识别狗的类型。

迁移学习的优势：
- 节省时间：避免在大数据集上从头开始训练大型模型所需的数天甚至数月时间，通过使用预训练模型并仅训练最后几层，可显著减少训练时间。
- 适用于小数据集：在数据集较小时，迁移学习能使模型获得更好的性能，因为预训练模型已学习到一些通用特征。

3. 相关数据集介绍

3.1 ImageNet数据集

ImageNet是一个按照WordNet层次结构组织的图像数据集，约有100K个同义词集（synset），每个同义词集平均约有1000张人工标注的图