TensorFlow2 动手训练模型和部署服务

于 2021-06-16 22:10:23 发布
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分类专栏： 人工智能(tensorflow)
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TensorFlow 开发环境搭建

TensorFlow 数据导入与使用

使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 加载 List

使用 tf.data.Dataset.from_generator 加载 Generator

使用 tf.data.TextLineDataset 加载文本

使用 tf.keras.datasets 加载数据

使用  tf.keras 管理 Sequential 模型

使用 tf.keras 管理 functional API

Fashion MNIST 数据集介绍

使用 TensorFlow2 训练分类网络

TensorFlow2.0 模型部署
猫ER
12-11 1144
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
tensorflow2数据读取P2: tf.data.Dataset.from_generator通过自定义的python生成器构造Dataset
qq_19069557的博客
10-28 1816
tf.data.Dataset.from_generator通过自定义python生成器构造Dataset
图像分类呆呆地(二)——动手训练入门级别图像分类模型
fuhao7i的博客
11-12 1198
图像分类呆呆地——动手训练入门级别图像分类模型学习前言1. PyTorch训练模型流程2. 开始训练2.1 读取数据集并作归一化处理2.2 设计一个卷积神经网络2.3 设计一个损失函数和优化器2.4 在训练集上进行训练2.5 在测试集上测试模型性能3. 进行预测 在上一篇博客中我们自己动手搭建了入门级别的分类网络架构，有了它，我们只需简单几步就可以训练自己的分类模型了～～ 学习前言 这是我的哔哩哔哩讲解视频，欢迎大家一键三连～～～ Bilibili主页：https://space.bilibili.com
快速入门 TensorFlow2 模型部署
01-07
机器学习问题不仅是一个科学问题，更是一个工程问题。 大多数年轻的数据科学家都希望将大部分时间花在构建完美的机器学习模型上，但是企业不仅需要训练一个完美的模型，同时也需要将其部署，向用户提供便捷的服务。 如下图所示，机器学习系统由机器学习代只包含一小部分，而在中间的小黑匣子周围，所需要的基础设施庞大而复杂。 因此，在实际应用中，一个优秀的程序员不仅要学会构建完美的机器学习模型上，同时还需要将其部署向用户提供便捷的服务。 在本教程中，笔者将重点放到了机器学习模型部署上面，并使用最为热门的 TensorFlow 2 框架完成实践。 此教程内容节选自实验楼近期好课《TensorFlow 2 模型部署
tensorflow2.2：远程服务器部署TensorFlow Serving with Docker
木木JL的博客
06-29 733
TensorFlow Serving with Docker 使用docker的TensorFlow Serving相关部署流程，在tensorflow的网站上演示的比较清楚链接: https://tensorflow.google.cn/tfx/serving/docker?hl=zh_cn。远程服务器的部署有几个具体细节问题在实际踩坑之后才注意到，所以在这里作为记录。目的是使用centos的一台服务器部署TensorFlow Serving并远程调用模型实现数字分类任务。 先看官方示例流程如下： # D
【玩转华为云】手把手教你在Pycharm中调用ModelArts平台训练和部署模型
看那个码农的博客
05-03 7361
本篇推文共计2000个字，阅读时间约3分钟。华为云—华为公司倾力打造的云战略品牌，2011年成立，致力于为全球客户提供领先的公有云服务，包含弹性云服务器、云数据库、云安全等云计算服务，软...
使用TensorFlow构建神经网络模型的方法与实战案例分析
12-11
④学习分布式训练、模型部署、TensorBoard可视化等高级主题。 其他说明：本文不仅提供详细的代码示例和解释，还强调了实际应用中的关键技术和最佳实践。读者可以通过动手实践，提升对TensorFlow及其相关生态系统的...
handson_ml_2nd:AurélienGéron于2019年出版的书“使用Scikit-Learn，Keras和TensorFlow进行动手机器学习，第二版”的说明
03-15
:books: 使用Scikit-Learn，Keras和TensorFlow进行机器学习动手，第二版 2.2.4-tf是由tf.keras实现的tf.keras API版本。 请注意，它以-tf结尾，突出了tf.keras实现tf.keras API的...大规模培训和部署TensorFlow模型
动手学深度学习-tensorflow-源代码
04-14
最后，源代码部分可能会涉及模型的保存与加载，这对于模型的部署和持续训练至关重要。TensorFlow提供了保存和恢复模型的接口，使得我们可以在不同的阶段保存模型的状态，以便后续继续训练或直接应用于生产环境。 总...
图像识别系统构建全流程详解-基于TensorFlow与Keras实现数据处理到模型部署
最新发布
02-06
再进一步阐述建立有效训练与测试集合的方式及选取合适深度学习模型架构(VGG16/ResNet50)的原则和步骤。文中特别强调了通过数据扩增手段强化模型表达能力的方法论。此外详述了神经网络训练的关键要素（卷积层设计、...
How to eat TensorFlow2 in 30 days
03-05
1. **线性模型**：从简单的线性回归开始，利用TensorFlow2构建并训练模型，理解模型训练的基本流程。 2. **神经网络基础**：深入理解神经网络的结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及它们在图像和...
TensorFlow Estimator 模型从训练到部署
abcdefg90876的博客
03-30 727
引言TensorFlow是目前流行的机器学习框架，用户可以基于TensorFlow方便地构建机器学习模型，并将模型部署到线上提供服务。最近看Estimator框架比较流行，公司也想看Wid...
tensorflow2之数据管道Dataset
allen的博客
05-20 1249
原则 数据量不大，直接入内存计算即可 数据量过大，无法一次性载入内存，需要分批读入：tf.data的API构建数据输入管道 构建 numpy： ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((['train_x'], ['train_y'])) pandas：同上df.to_dict('list') generator： def generator(): for features, labels in ds: yield (f
tensorflow基础：tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 与 tf.data.Dataset.from_generator()的异同
wzg2016的博客
06-17 8491
tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tensor): -->将tensor沿其第一个维度切片，返回一个含有N个样本的数据集（假设tensor的第一个维度为N）. -->得到的数据集是一个类对象，具有“迭代器”等函数，方便遍历数据集中的样本。 -->缺点：需要将整个数据集整体传入，然后切片建立数...
Tensorflow 2.x 模型-部署与实践
360技术
08-17 1807
奇技 · 指南在《基于TensorFlow Serving的YOLO模型部署》文章中有介绍tensorflow 1.x版本的模型如何利用TensorFlow Serving部署。本文接着...
手把手教你使用TF服务将TensorFlow模型部署到生产环境 ...
weixin_34309435的博客
03-24 2952
介绍 将机器学习（ML）模型应用于生产环境已成为一个火热的的话题,许多框架提供了旨在解决此问题的不同解决方案。为解决这一问题，谷歌发布了TensorFlow（TF）服务，以期待解决将ML模型部署到生产中的问题。 本文提供了一个关于服务于预先训练的卷积语义分割网络的实践教程。阅读本文后，你将能够使用TF服务来部署和向TF训练的深度CNN发出请求等...
利用 Serving 搭建 TensorFlow 私有云服务
dxmkkk的博客
03-06 996
文章转自微信公众号《慢慢学TensorFlow》 请点击下面链接查看原文！ 利用 Serving 搭建 TensorFlow 私有云服务
tensorflow serving 服务部署与访问（Python + Java）
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shin627077的专栏
11-21 3万+
Tensorflow Serving 服务docker部署 Tensorflow Serving 模型生成与部署 Python grpc 对Tensorflow Serving服务调用 Java grpc 对Tensorflow Serving服务调用
java加载tensorflow训练好的模型部署成service
luoyexuge的专栏
10-23 5293
在上面一章节提到怎么在java中怎么调用tensorflow训练好的模型，这篇主要是部署成service代码，看看吧，还有个东西官方说要用jdk1.8，不过我把部分方法改了，1.7也可以用，看看吧： 首先是utils，里面用到的一些方法，把一段文本转化为一个tensor package com.dianping.text.classify.util;import jav
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