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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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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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
原创
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
学习记录一 图像
① 使用多线程并行化读取数据
AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE表示tf.data模块运行时，框架会根据可用的CPU自动设置最大的可用线程数，以使用多线程进行数据通道处理，将机器的算力拉满。注意返回的变脸其实是个常量，表示可用的线程数目。
np.set_printoptions(precision=4)表示对numpy对象在控制台上的
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2024-04-03 14:05:55
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TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。 例如：通过 tensorflow-js 可以用javascrip脚本加载模型并在浏览器中运行模型。 通过 tensorflow-lite 可以在移动和嵌入式设备上加载并运行Tensor
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2020-04-13 13:13:00
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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 |
原创
2017-11-29 17:15:21
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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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概述 tensorflow-serving支持rpc和rest，本文基于rest编写。构建k8s的pod 部署 单模型部署，dockerfile如下: FROM tensorflow/serving MAINTAINER zhouwenyang ADD model /models/${model_n ...
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2021-09-22 18:19:00
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一. 总论说到Tensoflow serving的编译安装，真的是一把鼻涕一把泪。前前后后折腾了一个星期。在这期间参考了同行的做法，自己也在不断地摸索尝试。 遇到的困难：Tensoflow serving的版本和源码在不断更新，之前成功编译安装的版本在一段时间后，由于github上的Tensoflow serving的源码的更新，变得编译安装不成功。即使是执行官网提供的编译安装指令也无法成功编译安
最近一个项目需要使用Tensorflow lite, 官网上的解释又特别简单，主要给了一个例子，但是这个例子和官网的解释又不一样。。。。这里简单记录下操作方法。添加依赖某些加载的方法，依赖并不支持。在自己的build.grandle的依赖中添加：implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:1.15.0'
implementation 'or
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2024-01-02 12:26:13
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编译gpu版本：bazel build -c opt --config=cuda --spawn_strategy=standalone //tensorflow_serving/model_servers:tensorflow_model_server 编译cpu版本：bazel build //tensorflow_serving/model_servers:tensorflow_model_
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2018-03-28 16:02:00
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启动时添加环境变量 export TF_CPP_MIN_VLOG_LEVEL=1 ,这样可以打印VLOG（1）的log
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2018-03-29 16:54:00
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实现“python grpc 请求 tensorflow serving”的过程
流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[创建 gRPC Stub] --> B[创建 Request]
B --> C[发送 Request]
C --> D[接收 Response]
D --> E[解析 Response]
```
整体步骤如下：
| 步
原创
2024-01-22 03:14:31
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