摘要本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的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
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2024-05-09 10:58:28
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前一篇讲过环境的部署篇，这一次就讲讲从代码角度如何导出pb模型，如何进行服务调用。 1 hello world篇 部署完docker后，如果是cpu环境，可以直接拉
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2019-01-03 21:05:00
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TensorFlow Lite 是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。 按照官方的说法，TensorFlow Lite 是一组工具，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和 loT 设备上运行模型，以便实现设备端机器学习。 所以在设计之初，Tensorflow Lite没有打算在Windows端进行部署的，但是最近它提供了CMakeLists.txt编译脚本，因而可以将其编译为动态库以在Window
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2024-04-23 10:03:50
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最近在研究Tensorflow Serving生产环境部署，尤其是在做服务器GPU环境部署时，遇到了不少坑。特意总结一下，当做前车之鉴。1 系统背景系统是ubuntu16.04ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ cat /etc/issueUbuntu 16.04.5 LTS \n \l或者ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ uname -m && cat
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2019-01-03 20:21:00
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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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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 ****⑦ ServableHandler:**servable实例，用于处理client发送的请求servable的生命周期：● 一个Source插
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2024-04-02 16:13:41
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关于tensorflow的分布式训练和部署， 官方有个英文的文档介绍，但是写的比较简单， 给的例子也比较简单，刚接触分布式深度学习的可能不太容易理解。在网上看到一些资料，总感觉说的不够通俗易懂，不如自己写一个通俗易懂给大家分享一下。
如果大家有看不懂的，欢迎留言，我再改文章，改到大学一年级的学生可以看懂的程度。 1. 单机多GPU训练
先简单介绍下单机的多GPU训练，然
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2024-07-26 15:31:53
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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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##系统配置：ubuntu18.04 cuda9.0 cudnn7.0 python2.7 tensorflow-1.10bazel-0.16 JDK8 SDK28.0.2 NDK12 android-8.0经过四天多的折腾，终于将tensorflow官方的android demo部署到了手机上，虽然遇到了很多坑，但终究目的还是达到了。由于tensorflow的源码更新速度太快，导致如今很多教程都
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2024-03-30 10:55:10
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欢迎高手批评指正！！！这是我自己在纸上画的一个关于SVN+patch+rsync部署生产环境的图： 先看图：我的思路是这样的：1 SVN服务器是中心，它存储两个重要的东西：网站目录及文件 和 补丁包程序；2 测速环境中的代码均来自SVN服务器，分为两部分：网站源程序和补丁包，均通过svn checkout 获得；3 测速环境下，开发完成后，通过svn commint -m 提交；4 本地
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2024-01-28 02:48:18
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前言ceph的组件以及工作流程非常的复杂,是一个庞大的系统,在尝试ceph之前尽量多查阅官方的文档,理解ceph的mon/osd/mds/pg/pool等各组件/Unit的协同工作方式Ceph官方文档一、配置规划：二、部署1. ntp-server开启ntp服务：apt-get install ntp ntpdate ntp-doc
systemctl enable ntp
systemctl s
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2024-03-15 13:10:59
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对于很多Java工程师来说，系统开发好准备上线时，随便找台普通的机器安装下MySQL，让自己的系统连上去，就开始使用了，根本不关心机器的具体配置和性能。如果你的系统没什么并发量，用户量就几百几千个，那就没必要纠结选择什么样配置的机器安装MySQL，选个普通的机器就可以直接使用。但本着专业的精神，希望大家以专业的方式做专业的事。你可以不用，但你最好会用。所以当你有一个生产库后，首先要做的事情就是设计
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2024-04-18 23:17:43
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相信不少童鞋都是因为 VS Code 认识到我：也许是用了我写的 20 多个 VS Code 插件（比如 Code Runner），也许是看了我的技术分享，或者是阅读了我写的 VS Code 黑宝书，又或是参加了 VS Code 中文社区的活动。除了 VS Code，你也可能是通过另一样东西认识到我，就是 955.WLB 不加班公司名单！2019 年年初，我建立了 955 不加班的公司名单。目前，
TensorflowonSpark 从入门到放弃最近因为项目原因，需要在短时间内把之前的代码移植到TensorflowonSpark平台中去，于是开始了愉快的探索之旅。 ##虚拟内存不足Application application_1536745728661_0003 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1536745728661_
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2024-10-16 15:32:05
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## TensorFlow部署架构
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，广泛应用于各种领域的深度学习任务中。它提供了丰富的工具和库，使得开发者能够快速构建和部署自己的机器学习模型。在本文中，我们将探讨TensorFlow的部署架构，包括模型的训练、转换和部署。
### TensorFlow的基本结构
TensorFlow的基本结构由两部分组成：计算图和会话。
计算图是Tensor
原创
2023-10-07 12:26:32
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基于TF 1.5版本的 YOLOV3其中向下的箭头很多实在是懒得打，基本对齐的下面都有向下的箭头。代码中SPP池化层跟我了解到的标准SPP的定义不太一样，这里我按照代码写的，那个SPP最后是concat 不是简单加法！！！（一个疑问 SPP后的东西 又跟inputs concat了 那不又不是定长了...）绝大部分卷积层的padding 为 same 只有 darknet53 中 有三
当数据较多或者模型较大时，为提高机器学习模型训练效率，一般采用多GPU的分布式训练。按照并行方式，分布式训练一般分为数据并行和模型并行两种， 模型并行：分布式系统中的不同GPU负责网络模型的不同部分。例如，神经网络模型的不同网络层被分配到不同的GPU，或者同一层内部的不同参数被分配到不同GPU；数据并行：不同的GPU有同一个模型的多个副本，每个GPU分配到不同的数据，然后将所有GPU的计算结果按照
摘要本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的独立简单服务器部署。本文主要实现用flask搭建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。本文主要实现用flask搭建tensorflow模型推
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2024-05-08 12:31:04
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最近因为需要跑一些论文代码，无奈CPU在计算方面性能不能满足，于是决定继续尝试之前没有成功的配置GPU环境，最后总算tf可以识别到GPU。这里记录一下自己的配置过程，也算是给大家一个参考。 ①查看对应版本并下载 首先查看python、TensorFlow、cuda、cudnn和Visual Studio对应的版本，注意版本最好严格对应。 注意TensorFlow和Tens
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2024-09-01 23:45:10
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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模型多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
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2024-05-05 18:54:11
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