在modelarts上部署backend为TensorFlow的keras模型

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在modelarts上部署backend为TensorFlow的keras模型

最近老山在研究在modelarts上部署mask-rcnn,源代码提供的是keras模型.我们可以将keras转化成savedModel模型,在TensorFlow Serving上部署,可参考老山的上篇部署文章.至于输入和输出张量,到已经预先存在model.input和model.output中了. 不多说,直接上代码. from keras import backend as K import tensorflow as tf # 在此之前,先加载keras模型 # ... # 加载完成 w…

在modelarts上部署mask-rcnn模型

最近老山完成了对mask-rcnn在modelarts上的部署,部署模型来自于这个项目.部署的过程大体和我的上篇文章使用modelarts部署bert命名实体识别模型相似,许多细节也不在赘述.这篇文章主要介绍下大体的思路.遇到的问题和解决方案,文章结尾会附录运行需要的程序. 部署思路生成savedModel 原模型是使用tensorflow做backend的keras模型.源程序中的keras模型又被封装在MaskRCNN类中.我们要先取出被封装的keras模型,在源程序提供的demo.ipy…

Sklearn，TensorFlow，keras模型保存与读取

一.sklearn模型保存与读取 1.保存 from sklearn.externals import joblib from sklearn import svm X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0, 1] clf = svm.SVC() clf.fit(X, y) joblib.dump(clf, "train_model.m") 2.读取 clf = joblib.load("train_model.m") clf.predit([0,0]…

Tensorflow 模型线上部署

获取源码,请移步笔者的github: tensorflow-serving-tutorial 由于python的灵活性和完备的生态库,使得其成为实现.验证ML算法的不二之选.但是工业界要将模型部署到生产环境上,需要考略性能问题,就不建议再使用python端的服务.这个从训练到部署的整个流程如下图所示: 基本可以把工作分为三块: Saver端模型的离线训练与导出 Serving端模型加载与在线预测 Client端构建请求本文采用 Saver (python) + Serving (tens…

如何一步步在生产环境上部署django和vue

本文由云+社区发表本文主要讲述了如何一步步在生产环境上部署django和vue,操作系统默认为centos 说明:后文中出现的以下字符串均表示具体的路径或者名称,含义如下: DJANGO_DIR----表示django的工程根目录 DJANGO_NAME----表示django的工程名称 VUE_HTML_DIR----表示vue编译好的index.html路径 VUE_STATIC_DIR----表示vue编译好的静态文件夹static的路径整体框架一个常用的web框架图如下图所示框架…

CentOS7服务器上部署深度/机器学习环境推荐首选anaconda3

CentOS7服务器上部署深度/机器学习环境推荐首选anaconda3,亲测~~ 因为可以创建不同的环境版本或虚拟环境 CentOS7服务器安装anaconda3后,CentOS7服务器开启后自动将anaconda3自身的root(或base)环境开启.用Xshell打开CentOS7服务器后,可以看见 (base) WARNING! The remote SSH server rejected X11 forwarding request.Last login: Tue Mar 12 22:1…