TensorFlow Serving简单来说就是一个适合在生产环境中对tensorflow深度学习模型进行部署，然后可以非常方便地通过restful形式的接口进行访问。除此之外，它拥有许多有点：支持配置文件的定期轮询更新（periodically poll for updated），无需重新启动；优秀的模型版本控制；支持并发；支持批处理；基于docker，部署简单。（这些优点我们在下面会逐一提到）
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2024-01-08 14:30:22
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# 使用TensorFlow和Python进行深度学习
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它提供了丰富的工具和库，帮助开发者构建和训练深度学习模型。Python是一种流行的编程语言，与TensorFlow搭配使用可以更轻松地进行深度学习任务。
## TensorFlow Python介绍
TensorFlow提供了Python API，使得我们可以在Py
原创
2024-04-02 06:05:44
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在这个博文中，我们将探讨如何解决“java 模版tensflow”相关问题。该问题关系到Java环境下的模板集成以及与TensorFlow等机器学习库的协同工作。我们将围绕环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化等六个方面进行详细阐述。
## 环境准备
为了成功集成Java模板与TensorFlow，我们需要确保以下技术栈兼容性：
- Java 8+
- Maven
# TensorFlow Python 安装指南
TensorFlow 是一个强大的开源机器学习库，广泛用于深度学习和机器学习领域。本文将详细介绍在 Python 环境中安装 TensorFlow 的流程，并提供相关的代码示例。
## 安装前准备
在安装 TensorFlow 之前，您需要确保已在您的计算机上安装了 Python。推荐使用 Python 3.7 及以上版本。可以从[Pytho
最近在学习深度强化学习，仿真环境gym下的很多组件windows下不支持，只能移步linux，在linux下安装tensorflow-gpu经常会出现各种奇奇怪怪令人生无可恋的问题，总是耗时耗力直到绝望，好在多次安装，跳过各种坑，网上经常难以找到称手的教程，自己写一个，以后用，同时献给需要的小伙伴们。首先目前tensorflow的gpu版支持cuda计算架构，对opencl也开始支持，但不是很好。
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2024-08-02 09:54:28
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一、加载tensorflowimport tensorflow as tf 二、mnist数据集介绍 mnist数据集是一个入门级的计算机视觉数据集。 t10k-images-idx3-ubyte.gz，训练图片集；t10k-labels-idx1-ubyte.gz，训练标签集；train-images-idx3-ubyte.gz，测试图片集；train-labels-idx1-ub
目录镜像获取运行Docker 运行容器前需要本地存在对应的镜像，如果本地不存在该镜像，Docker 会从镜像仓库下载该镜像。 Docker Hub 上有大量的高质量的镜像可以用，我们可以从上面获取镜像。镜像获取从 Docker 镜像仓库获取镜像的命令是 docker pull。其命令格式为：docker pull [选项] [Docker Registry 地址[:端口号]/
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2023-06-14 19:27:09
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很早之前看的文章，进行了简单的排版整理，找不到源地址了，如有侵权，请联系删除。 镜像是 Docker 的三大组件之一。Docker 运行容器前需要本地存在对应的镜像，如果本地不存在该镜像，Docker 会从镜像仓库下载该镜像。1、获取镜像（docker pull） &nb
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2023-08-29 21:34:57
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一. 什么是docker 镜像就是把业务代码，可运行环境进行整体的打包二. 如何创建docker镜像：现在docker官方共有仓库里面有大量的镜像，所以最基础的镜像，我们可以在公有仓库直接拉取，因为这些镜像都是原厂维护，可以得到即使的更新和修护。Dockerfile：我们如果想去定制这些镜像，我们可以去编写Dockerfile，然后重新bulid，最后把它打包成一个镜像，这种方式是最为推荐的方式包
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2023-08-31 10:36:33
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区别比较 学习推荐推荐1： (1) 不管怎么说，tensorflow/pytorch你都必须会，这是目前开发者最喜欢，开源项目最丰富的两个框架。 (2) 如果你要进行移动端算法的开发，那么Caffe是不能不会的。 (3) 如果你非常熟悉Matlab，matconvnet你不应该错过。 (4) 如果你追求高效轻量，那么darknet和mxnet你不能不熟悉。
win10安装Tensorflow前提：保证你的pip>=8.1版本 否则利用python -m pip install -U pip 进行升级，或下载pip源文件
确定你的显卡是否支持cuda，以及cuda版本。利用NVIDIA控制面板查看，具体请百度。Python3.5 以上。安装的是tensorflow的gpu版本安装： &
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2023-12-10 18:29:19
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# #作者：韦访 #1、概述在继续学习tensorflow之前，我想先写一下python爬虫的内容，作为深度学习的一个技能补充。深度学习需要用到大量的训练数据，没有爬虫靠人工下载，工作量不敢想象。学会爬虫就可以去爬一些收集训练数据需要（或喜欢）的网站了。如果想深入学习爬虫，推荐这本书《精通Python网络爬虫+核心技术、框架与项目实战》，下载链接为： 2、Urllib库Urllib库是
目录一、Docker为什么会出现二、Docker的理念 用一句话来表达 三、容器虚拟化技术和传统虚拟机的不同 1、传统虚拟机技术 2、容器虚拟化技术 &
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2024-08-10 08:55:05
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一、Docker镜像是什么1、是什么镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包，它包含运行某个软件所需的所有内容，我们把应用程序和配置依赖打包好形成一个可交付的运行环境(包括代码、运行时需要的库、环境变量和配置文件等)，这个打包好的运行环境就是image镜像文件。只有通过这个镜像文件才能生成Docker容器实例(类似Java中new出来一个对象)。1.1、分层镜像以我们的pull为例，在下载的过程中我们
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2023-09-21 19:07:05
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镜像是容器的运行基础，容器是镜像运行后台的形态镜像的概念镜像是一个包含程序运行必要依赖环境和代码的只读文件，它采用分层的文件系统，将每一次改变以读写层的形式增加到原来的只读文件上镜像的系统结构镜像的本质是磁盘上一系列文件的集合，创建新的镜像其实也就是对已有镜像文件的增删查改。但镜像之间并不是孤立，而是存在单向的文件依赖关系，如下图中，镜像1的FileA是镜像2FileA的修改版本，NewFile是
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2023-08-25 16:51:01
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Docker生成镜像的两种方式有时候从Docker镜像仓库中下载的镜像不能满足要求，我们可以基于一个基础镜像构建一个自己的镜像两种方式：更新镜像：使用docker commit命令构建镜像：使用docker build命令，需要创建Dockerfile文件更新镜像先使用基础镜像创建一个容器，然后对容器内容进行更改，然后使用docker commit命令提交为一个新的镜像（以tomcat为例）。1.
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2023-08-22 10:45:40
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一、Docker核心概念1、镜像(image)Docker的镜像是创建容器的基础，类似虚拟机的快照，可以理解为是一个面向Docker容器引擎的只读模板，比如一个镜像可以是一个完整的centos操作系统，也可以是一个安装了MySQL的应用程序，称之为一个镜像。 镜像文件用户可以自己创建和更新现有镜像，也可以从网上下载已经做好的应用镜像直接使用。2、容器(Container)容器是镜像的另一个运行实例
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2023-07-11 11:10:20
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首先，在用到Docker之前，还是应该清楚的知道Docker是什么：Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言 并遵从 Apache2.0 协议开源。Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 ap
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2023-07-25 16:23:18
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二、docker的镜像1、镜像是什么：镜像是docker的三大核心概念之一。
docker运行容器钱需要本地存在对应的镜像，如果不存在本地，docker会尝试先从默认镜像仓库下载（默认使用Docker Hub公共注册服务器的仓
库），用户也可以通过配置，使用自定义的镜像仓库。
镜像是docker运行容器的前提。2、获取镜像①、获取镜像
A、docker pull NAME[:TAG]
#:如果不显
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2023-05-25 16:32:51
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目录gitlabnginxjenkinsredisopenjdkmysql pika（replace redis） opengauss 安装docker#使用yum安装docker
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
yum-config-manager --add-repo ht
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2023-07-11 01:09:04
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