最近在学习tensorflow serving,但是就这样平淡看代码可能觉得不能真正思考,就想着写个文章看看,自己写给自己的,就像自己对着镜子演讲一样,写个文章也像自己给自己讲课,这样思考的比较深,学到的也比较多,有错欢迎揪出, minist_saved_model.py 是tensorflow的第一个例子,里面有很多serving的知识,还不了解,现在看.下面是它的入口函数,然后直接跳转到main if __name__ == '__main__': tf.app.run() 在main函数里…

1.安装tensorflow serving 1.1确保当前环境已经安装并可运行tensorflow 从github上下载源码 git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/serving 进入到serving目录下的tensorflow运行./configure,并安装步骤完成(需将 2问题解决的的步骤全操作完后执行安装步骤) 1.2.编译example代码 bazel build tensorflow_serving…

最近在学习tensorflow serving,但是运行官网例子,不使用bazel时,发现运行mnist_client.py的时候出错, 在api文件中也没找到predict_pb2,因此,后面在网上看到,它在这里 "bazel-bin/tensorflow_serving/example/mnist_client.runfiles/tf_serving/tensorflow_serving/apis" 好像这是bazel编译生成的(网上观点,出处找不到啦),好吧,又回到bazel了.…

http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23361413 ,原题:TensorFlow Serving 尝尝鲜 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…

1.安装grpc gRPC 的安装: $ pip install grpcio 安装 ProtoBuf 相关的 python 依赖库: $ pip install protobuf 安装 python grpc 的 protobuf 编译工具: $ pip install grpcio-tools 2.在serving目录运行脚本,生成*_pb2.py文件 # run at root of tensorflow_serving repo TARGET_DIR="$1" python -…

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,它支持模型热更新与自动模型版本管理.这意味着一旦部署 TensorFlow Serving 后,你再也不需要为线上服务操心,只需要关心你的线下模型训练. TensorFlow Serving的典型的流程如下:学习者(Learner,比如TensorFlow)根据输入数据进行模型训练.等模型训练完成.验证之…

第一步,读一读这篇博客 https://www.jb51.net/article/138932.htm (浅谈Tensorflow模型的保存与恢复加载) 第二步: 参考博客: https://blog.csdn.net/u011734144/article/details/82107610 按照上述教程配置好相关文件之后(模型是下面tensorflow-serving中产生的,直接移到textcnnrnn中的)然后再执行下面命令: 首先启动: ljj@debian:~$ docker run -…

Tensorflow serving提供了部署tensorflow生成的模型给线上服务的方法,包括模型的export,load等等. 安装参考这个 https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/g3doc/setup.md 但是由于被qiang的问题 (googlesource无法访问) https://github.com/tensorflow/serving/issues/6 需要修改一下 WORKS…

TensorFlow服务是一个灵活的,高性能的机器学习模型的服务系统,专为生产环境而设计. TensorFlow服务可以轻松部署新的算法和实验,同时保持相同的服务器体系结构和API. TensorFlow服务提供与TensorFlow模型的即开即用集成,但可以轻松扩展到其他类型的模型和数据. TensorFlow Serving is a flexible, high-performance serving system for machine learning models, designed…

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving…