tfserving

tensor serving在docker上的部署

www.tensorflow.org/tfx/serving/docker亚马逊的中文文档：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/dlami/latest/devguide/tutorial-tfserving.html
yayaQAQ·2019-12-26 17:58

保存keras模型为pb

keras的模型如果要发布成tfserving，也需要保存为pb格式#new_model为加载keras保存模型的h5文件之后的模型defexport_pb(new_model,export_path)
夕一啊·2019-06-17 16:40

Rust FFI 实践

同时，使用TFserving，就需要提供标准的RPC调用来完成交互，而所有的数据处理等
祝威廉·2019-04-21 16:00

tensorflow tfserving 部署多个模型、使用不同版本的模型

本篇主要介绍使用tfserving和docker同时部署多个模型，使用不同版本的模型，基本的流程与部署单个模型的过程类似，(关于运行tfserving容器使用单个模型进行预测的相关步骤可以参见使用docker
JerryZhang__·2019-01-16 23:50

tensorflow tfserving + django，搭建图像分类预测web服务

tensorflowtfserving+django，搭建图像分类预测web服务前面介绍了使用docker和tfserving搭建一个预测服务，但是有时候需要对输入到网络的数据做一些预处理的工作，虽然可以在本地使用如
JerryZhang__·2018-12-24 21:15

Tensorflow serving部署模型总结

首先安装tfserving，此处选择比较简单的方式，你也可以选择Bazel编译方式安装。
AI小太阳·2018-12-23 11:52

使用docker和tf serving搭建模型预测服务

使用docker和tfserving搭建模型预测服务本篇主要介绍使用docker和tensorflowserving搭建一个模型预测服务，通过RESTfulAPI和gRPC请求预测（python）。
JerryZhang__·2018-12-19 23:17

Facenet Serving

FacenetServingGithublink训练好的模型最终还是要放到TFServing上来跑。
FortiLZ·2018-08-14 09:05

MTCNN 的 TensorFlow Serving

model_zoo/blob/master/TensorFlow/mtcnn/mtcnn_client.pyMTCNNTensorFLowServing上一节用Keras实现了mtcnn，下一步就是在TFServing
FortiLZ·2018-08-04 01:28

用于TensorFlow Serving部署生产环境的saved_model 模块

TFServing是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统，主要的优点在于可以保持Server端与API不变的情况下，部署新的算法或进行试验，同时还有很高的性能。
loveliuzz·2018-07-20 10:28

tensorflow serving模型转换

tfserving是一款灵活的高性能机器学习服务系统，专为生产环境而设计。通过它可以轻松部署新算法和实验，同时保持服务框架和API不变。
hzhj·2018-03-19 10:22
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