Serving 第10页

windows部署tensorflow serving

将包含编译成功的tensorflow_model_serving.exe的文件拷到目标机器，如D:\TFServing目录下。

海棠花不香·2023-01-15 11:34

示例详述Docker部署tensorflow-serving

Docker简单入门一、前言工作中，有时需要线下验证训练好的模型，是否能在线上serving成功，所以需要利用docker来简单部署tensorflow-serving，然后线下进行验证模型能否成serving

一条水里的鱼·2023-01-15 11:04

Win11 + docker + tensorflow serving 完成模型部署

花了半天的时间调通了在Win11系统下，如何利用docker+tensorflowserving实现模型部署。记录一下。

WilliamCHW·2023-01-15 11:32

计算机视觉——加权最小二乘（WLS）滤波器

Edge-PreservingDecompositionsforMulti-ScaleToneandDetailManipulationZeevFarbman,RaananFattal,DaniLischinski

Vic时代·2023-01-14 14:17

一个垃圾分类项目带你玩转飞桨（1）

一个垃圾分类项目带你玩转飞桨（1）基于PaddleClas实现垃圾分类，导出inference模型并利用PaddleHubServing进行服务化部署。

Thomas左右·2023-01-13 17:26

paddle模型服务器部署分两步走

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-01-12 18:44

tensorflow serving 的相关知识

关于部署方面，建议使用官方的docker方式：https://github.com/tensorflow/serving单模型部署时，执行命令如下：dockerrun-t--rm-p8501:8501\

会发paper的学渣·2023-01-12 16:25

联邦学习论文阅读二：PRECAD

联邦学习论文阅读二：PRECADPRECAD:Privacy-PreservingandRobustFederatedLearningviaCrypto-AidedDifferentialPrivacy

一步一个脚印ッ·2023-01-12 06:09

As-Rigid-As-Possible Surface Modeling

ACMSIGGRAPHSymposiumonGeometryProcessing2007AbstractModelingtasks,suchassurfacedeformationandediting,canbeanalyzedbyobservingthel

wqcriver·2023-01-10 17:40

ECCV 2022 Oral | CCPL: 一种通用的关联性保留损失函数实现通用风格迁移

关注公众号，发现CV技术之美本篇分享论文『CCPL:ContrastiveCoherencePreservingLossforVersatileStyleTransfer』。

我爱计算机视觉·2023-01-10 11:28

Diffie-Hellman密钥协商算法探究

作者|魔王赵二狗导读隐私计算（Privacy-preservingcomputation）是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，保障数据在流通与融合过程中的可用不可见

·2023-01-10 11:45

【一种数据异构的FL迁移学习框架】Privacy-preserving Heterogeneous Federated Transfer Learning

原文：Privacy-preservingHeterogeneousFederatedTransferLearning本文讲了数据异构（区别于模型结构异构）下的FL训练框架，此外还有隐私保护的作用。

学渣渣渣渣渣·2023-01-10 11:41

MindSpore Serving模型部署，如何提升吞吐量，降低推理时延

1.关于MindSporeServingMindSporeServing是一个轻量级、高性能的服务模块，旨在帮助MindSpore开发者在生产环境中高效部署在线推理服务。

昇思MindSpore·2023-01-10 08:59

[CVPR 2018] Zero-Shot Visual Recognition Using Semantics-Preserving Adversarial Embedding Networks

[paper]摘要：作者提出了SP-AEN，即语义保持对抗嵌入网络，来解决基于嵌入的零样本方法的固有问题——语义损失。语义损失：是指在训练阶段，如果一些语义对训练类别是没有判别性的，它们很可能会被丢弃。但是这些语义可能对识别测试类是很关键的。框架图如上，上面的分支是语义嵌入网络，下面分支是自编码器结构。上面的分支是用来学习视觉到语义的映射，在嵌入空间年关联已见类和未见类。下面的分支用来弥补语义损失

一亩高粱·2023-01-09 13:07

论文创新及观点2

题目Zero-ShotVisualRecognitionusingSemantics-PreservingAdversarialEmbeddingNetworks摘要基于visual-semanticembedding

big_matster·2023-01-09 13:35

华为云AI应用在线服务部署custom_service写法

/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importjsontry:frommodel_service.pytorch_model_serviceimportPTServingBaseSe

Kross Sun·2023-01-09 12:26

Python中使用Flask：Docker发布Flask API

在从零点一开始机器学习之HDF5模型发布到tensorflow/serving中，我们也发布了我们的模型，那么如果将模型更好的给第三方人员使用呢？在进行验证的时候，如果

小黄瓜要编程·2023-01-09 08:04

opencv（十）-图像滤波

高斯滤波高斯核的计算高斯滤波2.1.4非局部均值去噪声2.1.5中值滤波2.2边缘保留滤波2.2.1高斯双边滤波参数选择2.2.2均值迁移模糊(mean-shiftblur)2.2.3局部均方差模糊2.2.4edgePreservingFilter2.2

奋斗的大庆·2023-01-08 15:20

bert生成句向量(python)

第一步：安装库pipinstallbert-serving-serverpipinstallbert-serving-client第二步：下载语料库bert中文模型链接：https://storage.googleapis.com

江湖夜雨十年灯丶·2023-01-08 00:40

使用bert提取中文句子向量遇到的问题

必须使用tensorflow1.10.0以上的版本，并且不能使用tensorflow2.0以上的版本查看方式:model下载中文预训练模型：bert中文数据集installpipinstallbert-serving-server

_lilian_·2023-01-08 00:38

C#，图像二值化（16）——全局阈值的力矩保持算法（Moment-proserving Thresholding）及其源代码

Anewapproachtoautomaticthresholdselectionusingthemoment-preservingprincipleisproposed.The

深度混淆·2023-01-07 10:57

PaddleHub：自定义Module的Serveing

0.提要1.客服端请求1.1图片转base641.2求任务的构建2.服务端的解析3.启动服务0.提要serving涉及到的主要是以base64请求服务器和服务器解码base64所产生的问题github：

我是一个对称矩阵·2023-01-07 07:08

pp-picodet从环境配置到部署全流程（5）——PaddleLite端侧部署

安装paddle_lite_opt工具2.2opt转换和分析模型1.PaddleDetection支持的部署形式说明 PaddleDetection提供了PaddleInference、PaddleServing

机器人涮火锅·2023-01-06 20:53

NLP分类常用模型（三）：bert 提取特征 + 全连接tf.layers.dense()

bert提取句向量特征：frombert_serving.clientimportBertClient#message这个表示一个batch_size(cporch)数据def_get_message_text

这个冬天有点冷·2023-01-05 19:40

bert-as-service 初探

安装pipinstallbert-serving-server#serverpipinstallbert-serving-client#client,independentof`bert-serving-server

Pchoy·2023-01-05 19:09

Similarity-Preserving Knowledge Distillation论文阅读

今天分享一篇2020年ICCV关于知识蒸馏的论文，论文地址点这里一.介绍知识蒸馏是一种用于监督“学生”神经网络训练的通用技术，它通过捕获和转移训练过的“教师”网络的知识来实现。虽然最初的动机是为了资源高效深度学习的神经网络压缩任务，但知识蒸馏已经在特权学习、对抗性防御[25]和噪声数据学习[19]等领域找到了更广泛的应用。知识蒸馏在概念上很简单:它通过额外的蒸馏损失来指导学生网络的训练，从而鼓励学

编程龙·2023-01-05 16:23

[SIGIR 2022] Privacy-Preserving Synthetic Data Generation for Recommendation Systems

sinat_38007523·2023-01-05 16:13

Torch模型转TensorFlow

笔者最近在学习NLP方面的知识，发现很多论文的代码是用Torch实现的，Torch的模型部署没有TensorFlow成熟，笔者初步尝试Torch模型转Tensorflow模型，并采用TensorFlowServing

xuanningmeng·2023-01-05 03:51

Tensorflow目标检测

我们今天介绍的Byronnar实现的tensorflow-serving

普通网友·2023-01-03 07:40

python3提示run get exception ModuleNotFoundError(“No module named ‘sklearn‘“)

问题描述提示：这里描述具体问题：1.在启动python3的flaskserver时提示*ServingFlaskapp'common.app'(lazyloading)*Environment:productionWARNING

前端小白到专家·2023-01-02 12:24

使用ONNX将Pytorch转为Tensorflow的使用尝试

最近在做模型部署的工作，由于实现的代码用的pytorch，而要部署的时候还是觉得tensorflowserving比较靠谱。

蓑雨春归·2022-12-31 15:25

阅读笔记：FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation

FedGNN:FederatedGraphNeuralNetworkforPrivacy-PreservingRecommendationICML’21|隐私保护下的图神经网络推荐系统(qq.com).

缄默的天空之城·2022-12-30 20:35

论文笔记：ICML‘21 FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation

问题二和解决方案问题解决方案不足之处3、问题三和解决方案问题解决方案三、相关工作1、联邦学习相关论文2、图神经网络相关论文四、方法论1、问题定义2、FedGNN框架3、隐私保护的模型更新（Privacy-PreservingModelUpdate

探索计算机知识的边缘·2022-12-30 20:04

【论文导读】-Vertically Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Node Classification纵向联邦图神经网络

文章目录论文信息摘要主要贡献verticallyfederatedGNN(VFGNN)执行过程1.生成初始节点嵌入2.生成局部节点嵌入3.生成全局节点嵌入4.采用DP增强隐私论文信息原文地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0272.pdf摘要GraphNeuralNetwork(GNN)hasachievedremarkableprogressesi

1 + 1=王·2022-12-30 20:31

keras保存模型_h5模型转savedModel + tf_serving部署采坑记录

tensorflow=1.14，2.0以后貌似更加简单了保存代码：现在的需求是将h5模型转为SavedModel格式，并通过tf_serving部署。

weixin_39846361·2022-12-30 16:59

人工智能yolo使用keras搭建模型_使用tensorflow serving部署keras模型（tensorflow 2.0.0）...

Tensorflow2.0.0出来后，1.x版本的API有些已经改变，19年年初写的这一篇《TensorFlowServing+Docker+Tornado机器学习模型生产级快速部署》文章，在tf2.0.0

沙金锐·2022-12-30 16:59

Tensorflow Serving入门之二(调用keras-retinanet训练的h5模型)

准备：keras-retinanet训练好的模型文件kerash5模型文件转pb文件代码：fromkerasimportbackendasKimporttensorflowastffromtensorflow.pythonimportsaved_modelfromtensorflow.python.saved_model.signature_def_utils_implimport(build_s

被强煎的yu·2022-12-30 16:29

tensorflow/serving部署keras的h5模型服务

当我们使用keras训练好模型之后，下一步就是部署服务了，采用flask直接加载keras的h5模型，服务的并发性能会很低。如果为了追求高并发性能，就可以采用Nginx+gunicorn+gevent的方式来启动服务，这种方式服务虽然可以达到极高的并发性能，但却存在一个问题，也就是gunicorn的方式是启动了多个进程，每个进程都会加载一次模型，造成服务启动后所占用的内存很大，另外直接加载h5模型

Keras深度学习·2022-12-30 16:56

tensorflow模型保存中pb和h5的区别

HDF5binarydataformat-pbh5全称protobufHDF5binarydataformat官方https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/overviewtfserving

007在学算法·2022-12-30 16:56

conda虚拟环境使用pip安装包

conda虚拟环境使用pip安装包最近在研究tfserving部署深度模型，写客户端代码时需要安装tensorflow-serving-api，conda中没有发现这个包，网上查询通过pip来进行安装（

weependd·2022-12-30 09:19

TensorFlow 篇 | TensorFlow 2.x 模型 Serving 服务

「导语」在模型训练完成后，我们需要使用保存后的模型进行线上预测，即模型Serving服务。

青松愉快·2022-12-30 08:20

bert-serving-start: command not found...解决过程

，将其答案返回给客户端模型中主要的部分在于基于BERT模型，需要将问题先embedding，用到了xiaohan博士的bertasservice项目，这个项目目前可以直接pipinstallbert-serving-service

JieFeiLau·2022-12-30 01:02

Serving TensorBoard on localhost； to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all

输入tensorboard--logdirlogs--bind_all即可成功打开网址:http：//server_ip:6006

yxbkl·2022-12-29 21:20

基于huggingface transformers快速部署tensorflow serving

1.保存模型fromtransformersimportTFBertForSequenceClassificationmodel=TFBertForSequenceClassification.from_pretrained("nateraw/bert-base-uncased-imdb",from_pt=True)#thesaved_modelparameterisaflagtocreateaS

wxl781227·2022-12-28 19:33

Youtube深度学习推荐系统(Youtube Deep Learning Recommend System)

YoutubeDeepLearningRecommendSystem)网络结构学习candidategeneration模型的架构(召回)：rankingmodel模型的架构(排序)：主要问题讨论在线servingYoutube

召唤师的峡谷·2022-12-28 10:34

Kubeflow连接云计算与机器学习

的安装：Kubernetes集群部署工具：Kubeflow安装：kubeflow的其它组件的下载安装Kubeflow的相关组件介绍：OperatorKubeflowPipelinesMedadataKFServingKatibFairingKubebenchKubeflow

虚心努力的追光者·2022-12-26 23:44

MindSpore Serving笔记分享

转载地址：【MindSpore训练营第五期】MindSporeServing笔记分享_MindSpore_昇腾论坛_华为云论坛作者：Jack20【MindSpore训练营第五期】MindSporeServing

skytier·2022-12-26 01:29

NLP实战之BERT中文情感分析

BERT中文文本分类模型开发和部署准备环境操作系统：Linux（Mac/windows）TensorFlowVersion：1.13.1，动态图模式GPU：12GGPU（CPU跑得很慢）TensorFlowServing

vivian_ll·2022-12-24 20:25

bert finetune 分类模型预加载

google开源的TensorFlowserving是专门针对TensorFlow框架训练出来的模型设计的一个服务，可以非常方便的启动预测服务，并支持grpc和res

AI精神小伙·2022-12-24 14:27

【虚拟试衣论文笔记】CP-VTON+: Clothing Shape and Texture Preserving Image-Based Virtual Try-On

论文地址：http://users.cs.cf.ac.uk/Paul.Rosin/resources/papers/CP-VTON+.pdf项目地址：https://github.com/minar09/cp-vton-plus基于图像的虚拟试衣方法的处理流程通常有两个阶段：将试穿的服装扭曲以与目标人物对齐的几何匹配模块（GMM）和将扭曲的服装与目标人物图像混合的Try-On模块(TOM)。文章揭

橙子的科研日记·2022-12-24 13:25

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