
tensorflow
文章平均质量分 91
你搁这儿写bug呢?
这个作者很懒,什么都没留下…
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【记录】记录第一次使用tensorflow serving全过程
文章目录1. 使用Docker安装TF serving1.1 安装Docker1.2 安装TF Serving2. 使用自己训练的模型2.1 ckpt 2 pb2.2 pb 2 saved_model3. 向该docker TF Serving 传递参数,进行预测在完成模型的训练之后,要将其部署到公司的CPU服务器上,为解决这一问题,谷歌发布了TensorFlow (TF) Serving,希望能解决ML模型部署到生产的一系列问题。本文不对tensorflow serving进行介绍,仅仅是记录自己使用原创 2020-09-11 09:10:58 · 1612 阅读 · 1 评论 -
NLP 基础--word2vec + text-cnn Demo
文章目录1.数据处理1.1 数据集1.2 数据预处理2. 文本卷积神经网络3. 模型训练4. 总结本文是在文本分类实战(二)—— textCNN 模型这个博客的基础上进行的。1.数据处理1.1 数据集首先,数据集是采用的IMDB 电影影评,总共有三个数据文件,包括unlabeledTrainData.tsv,labeledTrainData.tsv,testData.tsv。在进行文本分类时需要有标签的数据(labeledTrainData),但是在训练word2vec词向量模型(无监督学习)时可以转载 2020-09-11 09:00:20 · 3585 阅读 · 0 评论 -
tf.estimator.train_and_evaluate 详解
TensorFlow 版本:1.11.0在 TensorFlow 1.4 版本中,Google 新引入了一个新 API:tf.estimator.train_and_evaluate。提出这个 API 的目的是:代替 tf.contrib.learn.Experiment。1. tf.estimator.train_and_evaluate 简介train_and_evaluate API 用来 train 然后 evaluate 一个 Estimator。调用方式如下:tf.estimat...转载 2020-07-15 10:06:04 · 2424 阅读 · 0 评论