invalid argument "type=bind,source=/tmp/tfserving/serving/tensorflow_serving

TensorFlow 2 中 tf.function 替代 Session 的核心实践 tf.function 是 TensorFlow 2 实现函数式执行的核心机制,它将 Python 函数自动编译为高性能计算图,在保留 Eager Execution 调试便利性的同时,提供接近原生图模式的训练与推理性能。其原理基于 AutoGraph 控制流转换、tracing 机制与静态签名约束,技术价值在于统一开发、训练与部署的心智模型,消除 Session 带来的调试割裂、控制流限制和部署复杂性。典型应用场景包括自定义训练循环、数据预处理流水线加速、混合精度训练及多 GPU 分布式训练。本文聚焦于 阅读详情

今天在测试Tensorflow Serving Docker 的代码,前面一直是报错,说找不到libcuda.so,

 libcuda reported version is: Not found: was unable to find libcuda.so
  DSO loaded into this program

查询了很多解决方案,发现需要dockerfile 立执行 参考链接

run rm /usr/local/cuda/lib64/stubs/libcuda.so.1 fixed my problem

但是这个涉及到了DockerFile,然后我想看看能不能从根本解决这个问题,我们原来使用 TF1.9 gpu,现在使用latest的docker,然后用tensorflow serving Docker的官方代码测试Tensorflow

执行代码

docker run --runtime=nvidia -p 8501:8501 \
  --mount type=bind,\ source=/tmp/tfserving/serving/tensorflow_serving/servables/tensorflow/testdata/saved_model_half_plus_two_gpu,\
  target=/models/half_plus_two \
  -e MODEL_NAME=half_plus_two -t tensorflow/serving:latest-gpu &

但是还是会报错

invalid argument "type=bind,source=/tmp/tfserving/serving/tensorflow_serving/
servables/tensorflow/testdata/saved_model_half_plus_two_cpu," 
for "--mount" flag: invalid field '' must be a key=value pair

参考这位同学的答案,原来是指令会报错的原因是里面有空格,最后我把斜杠全部去掉就可以了

docker run --runtime=nvidia -p 8501:8501 --mount type=bind,source=/tmp/tfserving/serving/tensorflow_serving/servables/tensorflow/testdata/saved_model_half_plus_two_gpu,target=/models/half_plus_two -e MODEL_NAME=half_plus_two -t tensorflow/serving:latest-gpu

这样就正常启动了

讲解为什么会提示“invalid type argument of ‘->‘ (have ‘Data_Ao‘)”错误信息 这里的adata是我定义的一个指针,指向对于的一个结构体,而ao[]我是定义成了一个结构体变量,所以adata采用->指向ao[3]—(adata->ao[3])的用法是正确的,而后面我结构体变量ao[3]这里使用->指向flag就不正确了,因为ao[3]只是一个结构体变量,其指向自己内部的参数,只需要使用"."即可~今天分享一个之前遇到的错误提示,其实就是语法的错误。可能如果对“->”或者“.”的用法不了解,就会容易造成这样的错误,加上如果你的编译器不会提示一下基础的语法错误,就更容易出现。 阅读详情

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1 https://blog.youkuaiyun.com/shengxia1999/article/details/52060354 转载于:https://www.cnblogs.com/JerryZao/p/9439661.html

weixin_30832143的博客 255
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loovelj
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