用TF_Serving将人脸识别模型Inception ResNet V2部署到服务器上

最新推荐文章于 2025-10-13 08:02:12 发布
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tf23: “恶作剧” --人脸检测
MachineLP的专栏
01-02 9750
前面有一个帖《OpenCV检测场景内是否有移动物体》我用树莓派做了一个简单的Motion Detection，放在卫生间的，它会在我上大号时自动播放音乐。 我一个人租房，几个盆友周末时常会找我玩，他们觉得我做的Motion Detection很垃圾。于是我就想恶搞一下，用TensorFlow做一个“人脸识别”，在我上大号时播放音乐，如果是别人就播放《张震讲鬼故事》（@xingCI说放屁声更搞）。...
TensorFlow部署：使用TF Serving为TensorFlow模型提供服务
新华编程特战队
01-01 2397
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。
face-recognition-server:使用Inception-ResNet-v1 FaceNet模型的人脸识别API
05-16
环境： MODEL_WEIGHTS_PATH
老码农和你一起学AI系列：TF Serving 模型部署
最新发布
你的天空阅读专栏
10-13 1154
TensorFlow Serving（TFServing）是TensorFlow官方推出的工业级模型部署工具，支持模型版本管理、高并发处理和低延迟响应。部署核心包含三部分：1）SavedModel格式，作为TFServing的标准存储格式，包含计算图、权重和输入输出定义；2）服务端配置，通过model_config_file定义模型加载规则，结合启动参数优化资源分配和动态批处理；3）API接口设计，提供gRPC（高性能）和REST（易用）两种调用方式。工业部署需注重版本控制、性能平衡和可观测性，确保模型服务
tf_serving
qq_32110859的博客
12-10 1255
1 tf_serving 需要算法提供的主要有三个东西：    a：模型pb文件    b：上线所需client文件 首先：pb文件需要用tf.saved_model相关models生成。 tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder().add_meta_graph_and_variables() 中signature_def_map中对于clas...
学习笔记TF067:TensorFlow Serving、Flod、计算加速，机器学习评测体系，公开数据集...
weixin_34378922的博客
11-14 208
TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/... 。 生产环境灵活、高性能机器学习模型服务系统。适合基于实际数据大规模运行，产生多个模型训练过程。可用于开发环境、生产环境。 模型生命周期管理。模型先数据训练，逐步产生初步模型，优化模型。模型多重算法试验，生成模型管理。客户端(Clien...
TensorFlow学习记录：用TF_Serving将人脸识别模型Inception ResNet V2部署到服务器上
weixin_41137655的博客
08-18 1065
部署前先到这里下载已训练好的Inception ResNet V2模型。 下载后解压得到如下图所示文件 将上图所示pb文件用saved_model模块导出为带有签名的模型文件 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.python.saved_model import tag_constants model_path ...
模型部署：TF Serving 的使用
TURING.DT
01-20 1219
p 8500:8500 -p 8501:8501表示将本地的端口映射到容器的端口，其中8500表示通信方式使用gPRC，8501使用Rest API进行通信，二选一，这里选择8500；一个重要的特性是：支持热更新与模型版本自动管理，这意味着一旦部署成功，不需要再为线上服务担心，只需要关心线下的模型训练即可；其中，重点是最后一步模型保存，需要保存成pb格式，如果你这边是其他格式，需要将其转换成pb；服务器端的目的是基于上面的模型文件，提供模型服务，方便通过客户端进行调用，实现模型推理；
tf_serving_cpp_client:TensorFlow Serving托管的GAN模型的C ++客户端
04-27
客户端通过gRPC与服务器进行对话，该服务器托管经过培训的GAN模型，如。 前提条件 我已经在Ubuntu 16.04上测试了客户端。 要构建客户端代码，您必须安装： 描述 描述 客户端不需要安装TensorFlow框架。 从...
生成与解析tensoflow2 tf_serving_warmup_requests
来自Daisy和她的单程车票
07-09 929
tensoflow2 tf_serving_warmup_requests
TFServing—AI模型服务部署框架（一）
m0_44982764的博客
12-13 888
TFServing是tensorflow的模型部署框架，工业界大部分企业都会选择tfserving工具，这篇文章将详细介绍tfserving的docker部署流程，支持热更新与模型版本自动管理，一旦部署成功，线上服务稳定运行，只需要集中关心线下模型训练。
预训练的Pytorch人脸检测（MTCNN）和识别（InceptionResnet）模型-Python开发
05-25
使用Pytorch Python 3.7 3.6 3.5状态的人脸识别这是pytorch中Inception Resnet（V1）模型的存储库，已在VGGFace2和CASIA上进行了预训练-我们使用Pytorch Python 3.7 3.6 3.5状态这是用于Inception Resnet（V1）模型的存储库在pytorch中，已在VGGFace2和CASIA-Webface上进行了预训练。 使用从David Sandberg的tensorflow facenet存储库移植的参数来初始化Pytorch模型权重。 此回购中还包括用于推理之前的人脸检测的MTCNN的有效pytorch实现。 这些模型也经过预训练。 据我们所知，这是最快的MTCNN实现
bert-classification-tf-serving:使用BERT训练分类模型并通过tensorflow服务部署模型
05-07
伯特分类服务 介绍 使用训练分类模型并通过部署模型。 然后，我们可以使用REST API进行在线预测。 开始使用 整个实验基于Chnsenticorp数据集，该数据集是正面和负面情绪的两类数据集。 0.准备训练前模型 下载中文bert模型chinese_L-12_H-768_A-12 ，然后解压缩并移至models目录。 1.训练模型 sh fine-tuning.sh 2.进行预测和导出模型 我们需要将检查点更改为张量流服务的格式。 sh export-model.sh 然后， export-model的结构将为： . └── 1569141360 ├── saved_model.pb └── variables ├── variables.data-00000-of-00001 └── variables.index 3.部署模型
inception-resnet-v1-part1
07-11
tensorflow, models, slim pre-trained model: inception-resnet-v1-201608-30.tar.gz
TensorFlow的学习之路--人脸识别
justin_kang的博客
03-20 1360
     本次学习所采用的是olivettifaces数据图像，该图像有40个人，每个人10张图像，每张图像的大小为57*47，采用的还是CNN卷积，由于是初学者，很多函数重新认识，下面把次算法的主要函数归纳一下：    1.读取图像：Image.open(path)    2.读取的图片格式为IMAGE,需要转换为所需要的浮点型，np.asarray(A,"float32")    3.创建空矩...
tf serving的使用
weixin_30952535的博客
11-30 222
tensorflow_model_server --port=6000 --model_name=text_lstm --model_base_path=/home/guoyingmei/test/text_lstm/model/text_lstm 转载于:https://www.cnblogs.com/qniguoym/p/7929675.html
TensorFlow Serving模型部署
あずにゃん梓喵的博客
06-26 591
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 7.7 TensorFlow Serving模型部署 学习目标 目标 无 应用 应用TensorFlow Serving完成模型服务运行 7.7.1 TensorFlow Serving TensorFlow Serving是一种灵活的高性能服务系统，适用于机器学习模型，专为生产环境而设计。TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实
TF_Serving安装篇
风吴痕的博客
11-21 8111
参考： 1、https://tensorflow.google.cn/ 2、https://www.tensorflow.org/ 3、https://tensorflow.google.cn/serving/setup 4、 http://note.youdao.com/noteshare?id=92af08c5ceff28db9748f822fee05322&sub=7E5B724B2
TFServing—AI模型服务部署框架（二）
m0_44982764的博客
12-20 1033
tensorflow模型服务化部署框架tfserving，该框架支持模型部署和热切换更新，本文介绍该框架多个模型部署，利用grpc进行模型的增删改查。
基于Bitnami Docker的TensorFlow ResNet图像识别模型部署
“bitnami-docker-tensorflow-resnet”是一个基于Bitnami构建的Docker镜像，专门用于部署和运行TensorFlow框架下的ResNet（残差网络）模型，其核心目标是实现高效的图像识别与分类任务。该镜像集成了TensorFlow ...
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