搭建TensorFlow的GPU Docker环境
转载
2023-06-30 18:02:22
83阅读
TensorFlow是什么？ TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow 最初由G
转载
2024-08-09 16:51:41
36阅读
得益于令人难以置信的多元化社区，TensorFlow 已成长为世界上最受喜爱和广泛采用的 ML 平台之一。该社区包括：研究人员（例如，预测地震余震和检测乳腺癌）。开发人员（例如，构建应用程序来识别患病植物并帮助人们减肥）。公司（例如，通过eBay、Dropbox和AirBnB来改善他们的客户体验）。 还有许多其他人。11 月，2019年TensorFlow庆祝了它的 3 岁生日，回顾了这些年来添加
转载
2024-04-16 15:02:42
28阅读
tensorflow.js官方特别支持了微信小程序，看tfjs-core，fjs-backend-webgl等等模块的dist下都一个单独的miniprogram目录。还特别提供了一个微信小程序的插件：https://github.com/tensorflow/tfjs-wechattensorflow.js对微信小游戏还不支持，但是可以类似的实现，但是效率不高；小游戏不支持插件，直接使用tfjs
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
82阅读
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
99阅读
PyTorch或TensorFlow在训练和运行Tranformer模型时哪个更有效呢?近日，Huggingface(AI初创企业)的团队成员通过一篇发表在Medium上的博文告诉我们：两者差不多！ Facebook 的首席Ai科学家Yan Lecun大神在社交媒体上对此结果进行了转发点赞。自TensorFlow发布实施以来，Huggingface团队就致力于模型的产品化，并
转载
2023-12-04 20:58:13
70阅读
Opencv调用tensorflow训练自己的数据集生成的模型要实现opencv调用tensorflow训练的模型，主要分为两步，第一步是训练模型，将模型保存成model.pb格式，然后利用opencv的readNetFromTensorflow方法调用model.pb 一、训练生成模型： 训练生成模型的关键点： 1.将图片生成自己的数据集 2.将标签转换成独热编码 3.利用cnn训练模型，要获取
转载
2024-02-21 16:29:07
120阅读
# 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
原创
2024-08-26 07:02:21
22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
转载
2024-06-29 17:32:24
646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://
转载
2023-12-08 08:46:13
88阅读
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
13阅读
1、第一种方式通过占位符feed_dict的方式读入；2、通过dataset的方式读入：1）导入数据：从一些数据中创建一个Dataset实例；2）创建一个迭代器：通过使用创建的数据集来制作一个迭代器实例迭代遍历数据集；3）使用数据：通过使用创建的迭代器，我们可以得到数据集的元素馈送给模型；1 从numpy导入数据常见的情况下，我们有一个numpy数组，我们想通过它传送到tensorflow。 #
转载
2024-05-21 20:57:39
47阅读
文章目录起源区别 #0 —— 应用区别 #1——动态及静态图形定义区别 #2—— 调试区别 #3——可视化区别 #4——部署区别 #5—— 数据并行区别 #6——一个更像框架，一个更像库总结 在今年 5 月初召开的 Facebook F8 开发者大会上，Facebook 宣布将推出旗下机器学习开发框架 PyTorch 的新一代版本 PyTorch 1.0。据 Facebook 介绍，PyTorc
转载
2024-07-31 19:50:34
36阅读
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
322阅读
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
转载
2023-11-10 14:24:09
67阅读
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
转载
2023-12-20 11:04:52
63阅读
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"
转载
2023-11-24 13:51:41
143阅读
TensorFlow Serving-TensorFlow 服务
TensorFlow服务是一个用于服务机器学习模型的开源软件库。它处理机器学习的推断方面，在培训和管理他们的生命周期后采取模型，通过高性能，引用计数的查找表为客户端提供版本化访问。可以同时提供多个模型，或者实际上是同一模型的多个版本。这种灵活性有助于新版本，非原子性迁移客户端到新模型或版本，以及A / B测试实验模型。主要用途是高
转载
2023-06-29 22:56:18
127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
转载
2024-07-29 15:33:12
27阅读
