tensorflow机器学习模型的跨平台上线

　　在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中，我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法，这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型，但是由于tensorflow模型往往较大，使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙，因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法。

1. tensorflow模型的跨平台上线的备选方案

　　　　tensorflow模型的跨平台上线的备选方案一般有三种：即PMML方式，tensorflow serving方式，以及跨语言API方式。

　　　　PMML方式的主要思路在上一篇以及讲过。这里唯一的区别是转化生成PMML文件需要用一个Java库jpmml-tensorflow来完成，生成PMML文件后，跨语言加载模型和其他PMML模型文件基本类似。

　　　　tensorflow serving是tensorflow 官方推荐的模型上线预测方式，它需要一个专门的tensorflow服务器，用来提供预测的API服务。如果你的模型和对应的应用是比较大规模的，那么使用tensorflow serving是比较好的使用方式。但是它也有一个缺点，就