docker基础教程：https://legacy.gitbook.com/book/yeasy/docker_practice/details，通过这个教程可以了解docker基本概念 为什么使用docker？避免复杂的环境的配置，比如cuda。而在ubuntu上运行docker tensorflow-gpu镜像，仅仅需要安装nvidia驱动即可，幸运的是一般通过软件更新器（softw
转载
2023-08-16 17:43:07
85阅读
搭建TensorFlow的GPU Docker环境
转载
2023-06-30 18:02:22
80阅读
目录 tensorflow容器化一、docker安装二、tensorflow三、创建自己的镜像四、编写Dockerfile五、build镜像六、运行镜像补充：依赖缺失问题解决tensorflow容器化一、docker安装二、tensorflow在docker中运行tensorflow的第一步就是要找到自己需要的镜像,我们可以去docker hub找到自己需要的tensorflow镜像.t
转载
2023-08-31 23:16:52
79阅读
第一步，安装docker第二步，docker的tensorflow serving镜像安装，有两种，一个是CPU版本，一个是GPU版本（重要）在后面需要简单测试下tensorflow serving+docker环境是否成功，这里我们使用tensorflow serving源码中的模型，所以首先将tensorflow serving源码克隆到自己的电脑中，命令：git clone https://
一、TensorFlow Serving简介TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统，适用于部署机器学习模型，灵活、性能高、可用于生产环境。 TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验，同时保持相同的服务器架构和API，它具有以下特性：支持模型版本控制和回滚支持并发，实现高吞吐量开箱即用，并且可定制化支持多模型服务支持批处理支持热更新支持分布式模型易于
转载
2023-06-25 20:55:20
5阅读
1 使用 Docker 部署 TensorFlow 环境提示本部分面向没有 Docker 经验的读者。对于已熟悉 Docker 的读者，可直接参考 TensorFlow 官方文档 进行部署。Docker 是轻量级的容器（Container）环境，通过将程序放在虚拟的 “容器” 或者说 “保护层” 中运行，既避免了配置各种库、依赖和环境变量的麻烦，又克服了虚拟机资源占用多、启动慢的缺点。使用 Doc
# 如何在Docker中实现TensorFlow
对于初学者来说，将TensorFlow与Docker结合使用可能会有些复杂，但只要按照一定的流程和步骤操作，就会发现其实并不难。以下是实现TensorFlow Docker的一步步指导。
## 整体流程
下面的表格简要概述了将TensorFlow与Docker结合使用的具体步骤：
| 步骤 | 描述
前言：连续配了几个晚上，搞深度学习的环境，之前配成功过，但是这次再配的时候，发现遇到的坑和以前不一样，算了，直接上Docker大法，不想为环境再浪费宝贵的时间 首先我们先了解一下，docker配深度学习环境需要什么。答：只需1.显卡驱动，2.docker 3.深度学习环境镜像对就是这么简单。1.首要的是显卡驱动，在下载显卡驱动之前先查一下，你即将要安装的版本，最低是多少。 比
本文属于记录博客，用于记下利用docker+tensorflow serving部署深度学习模型在服务端的过程。一、跑通tensorflow serving官方例程1. pull下tensorflow serving镜像并且将源码git下来2. docker启动tensorflow serving官方例程docker run -p 8501:8501 --name="half_plus_two"
1.如何在Docker中部署 tf serving2.标准的tf serving API有哪些3.如何打包自己的定制Docker镜像当在Tensorflow中建立模型并训练好以后，只在本地运行或jupyter notebook是不够的。需要部署在服务器环境中，成为一个可访问的Rest/RPC服务，使其他模块可以通过提供相关的数据并得到模型预测的结果。一个便捷的方式是把TensorFl
目录一、安装docker:二、拉取tensorflow-serving镜像：三、将模型文件转成saved_model格式 四、通过docker运行tensorflow-serving进行部署模型说明一下参数：0：前面几个参数不用变1：source模型保存的地方2：MODEL_NAME是你自己自定义的3：target也是你自己自定义的，但是我建议models不要动，就后面的字段改成和MOD
转载
2023-07-17 13:37:08
261阅读
使用docker部署模型的好处在于，避免了与繁琐的环境配置打交道。使用docker，不需要手动安装Python，更不需要安装numpy、tensorflow各种包，直接一个docker就包含了全部。docker的方式是如今部署项目的第一选择。一、docker用法初探1、安装docker安装需要两个命令： sudo apt-get install docker sudo apt-get instal
# 使用Docker创建TensorFlow镜像的步骤
---
## 概述
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Docker创建一个TensorFlow镜像。Docker是一种容器化技术，可以将应用程序和其依赖项打包到一个可移植的容器中。TensorFlow是一个开源的机器学习框架，使用它可以方便地构建和训练深度学习模型。
以下是整个过程的步骤概览：
```mermaid
journey
# 深入理解 TensorFlow Docker 映像
随着深度学习的快速发展，TensorFlow已经成为了深度学习框架的热门选择。为了方便用户的使用和部署，TensorFlow提供了Docker映像，使得在不同环境中运行TensorFlow应用变得更加简单。本文将带你深入了解TensorFlow Docker映像及其使用方法，并附带了相关的代码示例。
## 什么是Docker？
Dock
Python编程学习资源干货、 Python+Appium框架APP的UI自动化、 Python+Selenium框架Web的UI自动化、 Python+Unittest框架API自动化、什么是MySQL?MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数
介绍 tensorflow serving 可以将训练好的模型直接上线并提供服务tensorflow_model_server 是统一管理一个模型服务器，利于让他人使用这个模型，而且可以动态更新模型，模型也会常住在内存里面，加快结果输出，减少模型加载时间。tensorFlow_model_server 用于发现新导出的模型，并启动 gRPC、HTTP 用于提供模型服务
转载
2023-09-03 17:19:04
57阅读
本次教程的目的是带领大家看下如何用 Docker 部署深度学习模型的 第一步我们需要 pull 一个 docker image sudo docker pull tensorflow/serving 如上图所示，执行 pull 之后，我们看到本地已经存在 tensorflow/serving:lat ...
转载
2021-07-29 15:49:00
157阅读
2评论
# 如何在arm架构上使用docker安装tensorflow
## 1. 整体流程
在arm架构上使用docker安装tensorflow需要经过以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|----------------------|
| 1 | 安装docker |
| 2 | 下载tensorflow镜像 |
要基于Docker安装tensorflow，当然首先要安装Docker了，下面先说安装Docker的步骤1. 首先卸载电脑上可能存在的老的版本，如果没有安装过可以不执行$ sudo yum remove docker \
docker-common \
docker-selinux \
一、查看docker支持的网络类型docker network lsbridge:容器使用虚拟交换机的进行通信host:使用宿主机的网络none：只给容器分配一个lo的网卡，无法和外界进行通信使用 docker run --network {host|none|bridge}指定通信方式 bridge:类似于虚拟机的物理桥接模式，容器与Host属于同一网段并且网络是互通的，运行容器默认是
转载
2023-05-30 16:40:30
137阅读
