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文章目录一、拉取TensorFlow Serving镜像二、模型打入TFServing镜像内部1.保存模型为pb格式2.将本地模型copy入镜像3.启动新的带有模型文件的镜像4.gRPC方式远程访问服务一、拉取TensorFlow Serving镜像docker pull tensorflow/serving如果需要gpu版本或者其他版本可以去Docker Hub自行选择。二、模型打入TFServing镜像内部1.保存模型为pb格式首先需要将tensorflow 模型保存为pb格式，通过如下代码

前言一些预训练好的模型，可以被用来当做特征提取器，如何使用成为关键。场景: 基于TF2.0提供的一些预训练好的2D图像分类网络，进行迁移学习。抽取网络basemodel = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', input_shape=(224, 224, 3),

尝试了网上很多种方法，无效，下面的针对TF2.X有效import tensorflow as tftf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.ERROR)

目录一、为什么需要这样？二、如何解决？三、TF2.0提供的方法1、tf.data.Dataset中的map函数2、TFRecord一、为什么需要这样？ 入门的时候，我们非常熟悉MNIST手写数字数据集，我们构建深度神经网络，比如CNN，MLP，LSTM等来训练数据集，我们一次性的加载了所有的数据集，然后不停地迭代训练。 当数据集非常大，大到50GB，100GB的时候，我们显然是不能将所有数据加载到内存空间的，不然的话硬件要求是非常苛刻的。...

目录头文件一、读取数据集（图片名）二、将数据集图片、标签写入TFRecord三、从TFRecord中读取数据集四、构建模型五、训练模型实验结果头文件import tensorflow as tfimport os一、读取数据集（图片名）data_dir = "D:/dataset/cats_and_dogs_filtered"train_cat_dir = data_dir + "/train/cats/"train_dog_dir = data_.

目录头文件一、处理数据集（dogs vs cats）二、自定义构建模型三、训练模型实验结果头文件import tensorflow as tfimport os一、处理数据集（dogs vs cats）data_dir = "D:/dataset/cats_and_dogs_filtered"train_cat_dir = data_dir + "/train/cats/"train_dog_dir = data_dir + "/train/dogs/".

头文件import numpy as npimport tensorflow as tfimport datetimeimport osfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPool2D1、加载数据集def load_dataset(): mnist = np.load("mnist.npz") return mnist['x_train']/255.0, mnist['y_tr

目录头文件1、加载数据集并处理2、构建模型3、训练模型4、查看TensorBoard头文件import numpy as npimport tensorflow as tfimport datetimeimport osfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPool2Dfrom tensorflow.keras import Model1、加载数据集并处理def .

目录头文件1、数据集加载与处理2、自定义深度神经网络模型3、自损失函数函数式类式实验结果头文件：import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPool2Dfrom tensorflow.keras import Model1、数据集加载与处理def load_dataset(): .

目录头文件1、数据集获取和处理2、模型构建-采用类自定义模型构建编码方式3、自定义评估函数4、构建深度神经网络的训练模块5、将自定义评估函数应用到Keras的model.fit方式中头文件import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPool2Dfrom tensorflow.keras import Mo

本文介绍3D卷积神经网路的原理，以及TensorFlow编码过程，并附有样例代码。

本文介绍卷积神经网络的BP推导过程，以及使用TensorFlow构建简易CNN网络架构，对Fashion-MNIST数据集进行识别预测。

介绍MNIST、Fashion-MNIST、SmallNORB数据集以及其加载方式。

本文介绍如何使用TensorFlow对多层感知器进行编程。

本章节着重介绍如何使用TensorFlow对各种循环神经网络进行编程。

本章节主要讲有关神经网络的三个重要部分：激活函数、损失函数、梯度下降。

使用TensorFlow开发模式构建深度神经网络对MNIST手写数字进行识别预测（附完整代码以及MNIST数据集）。

本章节介绍TensorFlow中图的相关操作。

本章节介绍TensorFlow中共享变量的使用，主要涉及get_variable(), variable_scope(), name_scope()。

TensorFlow在同时加载模型时遇到的问题，以及一些处理办法。

本章节介绍TensorFlow基础类型的定义以及对于张量的操作。

本章节主要介绍Tensor的编程模式、模型的保存加载以及TensorBoard的可视化

本文主要讲解TensorFlow是什么，如何理解TensorFlow的开发模式。

了解TensorFlow的开发模式、理解编程模型、张量运算、MLP、CNN、RNN、AutoEncoder、GAN等TensorFlow的编写。...

import tensorflow as tfimport get_Datasetx_train, y_train, x_test, y_test = get_Dataset.get_Dataset('mnist')batch_size = 100def weight_init(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stdd...

import tensorflow as tfimport get_Datasetimport numpy as npx_train, y_train, x_test, y_test = get_Dataset.get_Dataset('mnist')batch_size = 100x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])...

import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx_data = np.linspace(-0.5, 0.5, 200)[:, np.newaxis]noise = np.random.normal(0, 0.02, x_data.shape)y_data = x_data**2 + no...

乘法：a*b, tf.multiply(a, b)加法：a+b, tf.add(a, b)随机数生成函数：正态分布：tf.random_normal([size]/*张量*/, mean=0.0, stddev=1.0/*标准差*/, dtype=tf.float32, seed=1/*随机种子*/, name=None) tf.random_normal()如果...

feed：给占位符赋值import tensorflow as tf#创建占位符号input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder(tf.float32)output = input1 * input2with tf.Session() as sess: #feed的数据以字典的形式传入 res =...

fetch中文意思：拿来，请来，tensorflow中对于多个操作进行run。import tensorflow as tfinput1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder(tf.float32)add = tf.add(input2, input3)mul = tf.multiply(input1, add)wi...

import tensorflow as tfG1 = tf.Graph()with G1.as_default(): operator...G2 = tf.Graph()with G2.as_default(): operator...with tf.Session(graph=G1) as sess: res = sess.run()1.设计流程，设计一...