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 ...
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2021-07-29 15:49:00
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一 、docker安装二、使用docker拉取TensorFlow Serving最新版镜像docker pull tensorflow/serving # 默认为 latest版本三、获取官方服务仓库（其中demo部分可以测试服务是否能够正常启动）# 新建一个文件用于存放官方示例代码， 本文直接放在E盘下git clone https://github.com/tensorflow/servi
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2021-07-15 17:47:00
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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
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2023-06-25 20:55:20
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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://
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2023-12-08 08:46:13
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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
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2023-11-10 14:24:09
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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
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2023-07-17 13:37:08
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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"
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2023-11-24 13:51:41
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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使用的inference api为gRPC
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2023-12-24 08:51:30
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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
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2023-09-03 17:19:04
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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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TensorFlow 2.0源码编译步骤传统pip安装tensorflow限制修改bazel编译版本限制已知编译存在的问题配置configure编译选项Tips: 本文作者：Phillweston，未经允许禁止转载 传统pip安装tensorflow限制1.AVX指令集CPU使用老版本TensorFlow报错 对于不支持AVX指令集的CPU服务器，在python中使用 import tenso
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2023-11-26 23:34:36
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雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：日前，TensorFlow 团队与 NVIDIA 携手合作，将 NVIDIA 用来实现高性能深度学习推理的平台——TensorRT 与 TensorFlow Serving 打通结合，使用户可以轻松地实现最佳性能的 GPU 推理。目前，TensorFlow Serving 1.13 已实现对 TF-TRT 的支持，
0 背景在上一篇文章中，我们介绍了TFS利用gRPC接口进行服务访问，那么什么是gRPC呢，为什么要用gRPC接口，本文对gRPC的基础知识作一简单介绍，以及通过官网提供的例子进行简单的测试。系列文章目录（一）TensorFlow Serving系列之安装及调用方法（二）TensorFlow Serving系列之导出自己的训练模型（三）TensorFlow Serving系列之客户端gRPC调用（
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2024-10-18 14:45:30
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Tensorflow教程笔记基础TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练基础示例：多层感知机（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）Keras Pipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块 tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复常用模块 TensorBoard：训练过程可视化常用模块 tf.data ：数据集的构建与预处理常用模块 TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式常用
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2021-07-09 14:24:09
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作者：Mao Chan 2016年，机器学习在 Alpha Go 与李世石的世纪之战后变得更加炙手可热。Google也在今年推出了 TensorFlow Serving 又加了一把火。TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上，使用 gRPC 作为接口接受外部调用。更加让人眼前一亮的是，它支持
答:1. 从Serving 可以看出，与服务有关; 2. 那么为啥还有TensorFlow的前缀?肯定与TensorFlow有着很大的关系； 3. 那么Tensorflow是用来干什么的呢?Tensorflow是用来训练模型的； 4. 模型训练好了，那么如何使用训练好的模型呢？通过TensorFlo
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2019-01-15 17:18:00
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TensorFlow服务是一个灵活的，高性能...
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2017-08-09 20:19:00
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目录1、概述2、预处理数据2.1、常量定义2.2、导入库2.3、从train.txt文件中读取图片-标签对2.4、预处理图片并保存2.5、调用main函数3、读取预处理后的数据3.1、导入库3.2、定义TFRecordDataset3.3、验证是否成功读取了数据3.3、在tensorflow模型中使用3.5、在Keras中使用 1、概述在Tensoflow中，预处理数据除了使用tf.data.D
通过观看视频，记下此次笔记，笔记内容来自lite深度解析视频。视频来源：https://www.bilibili.com/video/av24219725/ tensorflow lite 定位于设备端智能应用。我们在台式机上使用tensorflow开发出模型，训练出权重，然后使
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2024-04-21 07:13:47
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tf_serving-----WORKSPACE | -----tensorflow-serving/----BUILD |
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2017-11-29 17:15:21
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