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，
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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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
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
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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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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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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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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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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目录背景问题描述问题解决更快地找到Python问题行利用python3的faulthandler利用gdb调试Python暂时的解决方案启示学会定位问题记住上一步 背景本来开开心心（误）在Ubuntu上调代码，后来在某一次操作后突然发现自己代码开始报Segment Fault错误，而且电脑设置是可以产生core文件的，所以每次都会产生一个名字类似core_Python_*的core文件，但是自己
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2024-05-15 02:05:41
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当我们将模型训练完毕后，往往需要将模型在生产环境中部署。最常见的方式，是在服务器上提供一个 API，即客户机向服务器的某个 API 发送特定格式的请求，服务器收到请求数据后通过模型进行计算，并返回结果。如果仅仅是做一个 Demo，不考虑高并发和性能问题，其实配合 Flask 等 Python 下的 Web 框架就能非常轻松地实现服务器 API。不过，如果是在真的实际生产环境中部署，这样的方式就显得
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2024-03-27 05:47:58
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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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前言： （2）本文章后续将在 B站 出门吃三碗饭 账号下更新讲解视频，可以同时观看食用Abstract：本文将通过介绍使用TensorflowLite框架，利用AndroidStudio工具来实现识别模型的移动端部署1.Introduction:因为最近有粉丝有反应的一个需求，训练好了一个模型如何迁移到移动端使用，于是我忙活了三四天，有了此文~2.RelatedWorks:TensorflowLi
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2024-05-13 13:16:35
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