文章目录Tensorflow Serving实战安装Tensorflow serving准备YOLOX模型部署YOLOX模型测试YOLOX模型模型多版本部署模型的热部署参考 Tensorflow Serving使用Tensorflow框架训练好模型后,想把模型部署到生产环境可以使用Tensorflow Serving进行部署Tensorflow Serving具有以下作用:兼容Tensorf
摘要本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分,用于实现通用模型TensorFlow Serving部署。本文主要实现用TensorFlow Serving部署tensorflow模型推理服务器。实现了tensorflow模型在服务器端计算方案,并提供相关示例源代码。相关源码见链接引言本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分,用于实现通用模型的独立简单服务器部署。本文主
最近在看RNN模型,为简单起见,本篇就以简单的二进制序列作为训练数据,而不实现具体的论文仿真,主要目的是理解RNN的原理和如何在TensorFlow中构造一个简单基础的模型架构数据集 首先我们看一下实验数据的构造:输入数据X:在时间t,Xt的值有50%的概率为1,50%的概率为0; 输出数据Y:在实践t,Yt的值有50%的概率为1,50%的概率为0,除此之外,如果`Xt-3 == 1`,Yt为1
      最近开始学习tensorflow,电脑是win10 64位系统的,已经安装了python3.6.1 32位的,tensorflow只支持python64位的,所以直接安装了Python64位3.6.1。直接使用pip install tensorflow安装,安装的是1.8.0版本,安装好后在命令行中执行import tensorflow出现问题,
        sagemaker 是aws的托管机器学习的服务,具体的请看什么是 Amazon SageMaker? - Amazon SageMakerAmazon SageMaker 是一项完全托管的机器学习服务。借助 SageMaker,数据科学家和开发人员可以快速、轻松地构建和训练机器学习模型,然后直接将模型
转载 2024-06-15 17:03:42
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 目录0.最终环境1.安装 vs2015、cuda9.0、python3.5+2.安装 MSYS23.安装 Bazel4.下载tensorflow-v1.125.修改文件配置6.使用powershell进行配置与编译7.vs无法解析的外部符号与powershell编译出现无法解析的外部符号错误8.准备tensorflow的dll、lib、include8.1 简版tensorf
Tensorflow部署TensorFlow Serving   目录  TensorFlow Serving 安装  TensorFlow Serving 模型部署  Keras Sequential 模式模型部署  自定义 Keras 模型部署  在客户端调用以 TensorFlow Serving 部署模型  Python 客户端示例  
一、背景 笔者最近新入手了树莓派3B+,一直非常喜欢算法。准备用树莓派3B+来跑Tensorflow,玩一玩使用以下大谷歌的机器学习算法框架。另外同样类似的主流算法有百度的PaddlePaddle、Facebook的caffe 2、keras等。本次主要介绍Tensorflow。主要分为Tensorflow在Win10部署 ,以及在树莓派3B+上的部署两大系列。 二、Tensorflow在Win1
经过一系列测试,tensorlfow-serving确实要比直接利用flask部署快非常多,虽然网上也有很多有关怎么把自己的训练好的模型部署到tensorlfow-serving上。但是为了有一个自己完整的记录,还是写了这样的经验供大家参考。(1)训练自己的tensorflow模型或者直接使用预训练的bert模型,这里我采用的tensorflow1.15.0版本。最终生成的是如下结构的模型文件:如
转载 2024-04-30 14:24:25
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前言:最近在用TensorFlow做车牌识别的项目,在训练模型时发现了如下问题,那就是xxx.dll not found.(本人是windwos电脑,可能Windows电脑问题比较多,如果cuda环境变量一项配置有问题就可能导致程序无法执行),今天就以cudnn64_7.dll 文件not found 为例,讲解如何解决这一类问题。问题描述和分析在用gpu训练模型时,为了验证gpu是否可用,执行了
转载 2023-12-29 22:42:48
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TensorFlow的安装之路0 安装前须知1 安装Anaconda1.1 什么是虚拟环境?1.2 安装Anaconda具体步骤1.3 添加环境变量(系统变量)1.4 修改Conda库和pip库的安装源2 创建虚拟环境3 安装CUDA3.1 查看显卡驱动信息3.2 CUDA版本对显卡驱动的要求3.3 安装CUDA具体步骤3.4 CUDA环境变量的添加3.5 查看CUDA的版本4 安装cuDNN4
一、 简介TensorFlow是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 。 T
机器学习问题不仅是一个科学问题,更是一个工程问题。大多数年轻的数据科学家都希望将大部分时间花在构建完美的机器学习模型上,但是企业不仅需要训练一个完美的模型,同时也需要将其部署,向用户提供便捷的服务。如下图所示,机器学习系统由机器学习代只包含一小部分,而在中间的小黑匣子周围,所需要的基础设施庞大而复杂。因此,在实际应用中,一个优秀的程序员不仅要学会构建完美的机器学习模型上,同时还需要将其部署向用户提
奇技 · 指南在《基于TensorFlow Serving的YOLO模型部署》文章中有介绍tensorflow 1.x版本的模型如何利用TensorFlow Serving部署。本文接着上篇介绍tensorflow2.x版本的模型部署。工作原理架构图核心概念① servables:对机器学习模型的封装和抽象,可以提供模型计算服务,一般有HTTP restful server + grpc serv
转载 2024-05-18 09:22:10
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1:前言 提起TensorFlow模型,大家最熟知的莫过于checkpoint文件了,但是其实TensorFlow 1.0 以及2.0 提供了多种不同的模型导出格式,除了checkpoint文件,TensorFlow2.0官方推荐SavedModel格式,使用tf.serving部署模型的时候采用的就是它,此外还有Keras model(HDF5)、Frozen GraphDef,以及用于移动端
转载 2023-10-30 13:13:03
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一、RPC、RMI、HTTP、REST的区别RPC:远程服务调用(Remote Procedure Call),加上Protocol后可以称为远程过程调用协议,可以用不同的语言实现,可以借用HTTP协议或者其他协议来实现,一般都是通过基于TCP/IP的自定义协议实现。HTTP协议和TCP/IP协议有什么关系呢?HTTP是应用层协议,TCP/IP是传输层协议。HTTP协议请求中会包含很多内容,传输效率要低,一般RPC实现都不采用HTTP协议;RPC采用自定义的TCP协议,可以精简报文格式,一般都是采用
原创 2021-07-11 16:38:58
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Tensorflow1、TensorFlow是什么? TensorFlow支持各种异构平台,支持多CPU/GPU、服务器、移动设备,具有良好的跨平台性;TensorFlow架构灵活,能够支持各种网络模型,具有良好的通用性。2、TensorFlow设计理念 (1)将图定义和图运算完全分开。TensorFlow被认为是一个“符号主义”的库。编程模式通常分为命令式编程和符号式编程。命令式编程就是编写我们
转载 2023-09-15 15:24:22
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简单的神经网络这周的任务是系统的学习谷歌深度学习平台 tensorflow,通过对莫烦python课程的学习,收获不小。tensorflow模块的一些基本操作首先学习了tf模块的一些基本概念Variable:tensorflow中定义变量的语句state=tf.Variable(0,name='counter') constant:定义常量matrixl2=tf.constant([[2],[2]
TensorFlow Lite(移动端部署模型
原创 2021-08-02 16:05:08
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本文主要针对pb文件,用Android TensorFlow API实现目标检测和识别,不需要NDK和CMake混合编程 编译c/c++文件只需要在Android项目模块的Module的build.gradle输入// Tensorflow compile 'org.tensorflow:tensorflow-android:1.13.1'由于很多处都可以查阅源代码,便不附加项目工程,只是
转载 2024-07-09 22:16:40
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