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…

机器学习社区:http://tensorflow123.com/ 简介 TensorFlow Lite TensorFlow Lite 是 TensorFlow 针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案. 它能够实现具有低延迟和小存储的设备上的机器学习推断. TensorFlow Lite 还支持 Android 神经网络 API 的硬件加速. TensorFlow Lite 使用许多技术来实现低延迟,如优化移动应用程序的内核,预融合激活以及允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 我们大部分的…

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…

今晨,谷歌推出了 Android 8.1 首个开发者预览版,此次升级涵盖了针对多个功能的提升优化,其中包含对 Android Go (设备运行内存小于等于 1 GB)和加速设备上对机器学习的全新神经网络 API(Neural Networks API).也基于 Oreo 用户与开发者的反馈做出了对应的局部优化..当然,这仅仅是Android 8.1 Developer Preview第一版,预计在12月发布正式版. Android 8.1的主要新功能点有: 1.神经网络API(NNAPI),提供…

一.前言 随着深度学习在图像.语言.广告点击率预估等各个领域不断发展,很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用.而在广告CTR预估方面,新模型也是层出不穷: Wide and Deep[1].DeepCross Network[2].DeepFM[3].xDeepFM[4],美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍.但是,当离线模型需要上线时,就会遇见各种新的问题: 离线模型性能能否满足线上要求.模型预估如何镶入到原有工程系统等等.只有准确的理解深度学习框架,才能更好地将深度学习部署到线…

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…

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…

Google Play作为众所周知的在线应用市场,因为审查制度的松散,经常会有一些恶意软件伪装成其他应用混入其中.此前阿里聚安全小编就报道了2例关于恶意软件伪装在Google Play上的事件:<Google Play商店的“系统更新”隐藏间谍软件,数百万用户中招>和<打开手机电筒就泄露了银行卡密码?>.一旦用户从应用市场下载APP到手机上后,谷歌便无法监视和检测应用程序的恶意行为. 近日,谷歌为Android用户带来了一个好消息.在Google I/O2017大会上,谷歌发布了一…

TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法.第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例. 项目中模型的代码: class TensorFlowDKT(object): def __init__(self, config, batch_size): # 导入配置好的参数 self.hiddens = hiddens = config.modelConfig.h…

最近在用Docker搭建TensorFlow Serving, 在查阅了官方资料后,发现其文档内有不少冗余的步骤,便一步步排查,终于找到了更简单的Docker镜像构建方法.这里有两种方式: 版本一: FROM ubuntu:18.04 # Install general packages RUN apt-get update && apt-get install -y wget && \ apt-get clean && \ rm -rf /var/lib/…