tensorflow-serving

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我已經使用eclipse與bazel插件，但似乎無法將二進制文件綁定到gdb調試器。你如何在沒有調試能力的情況下開發自己的源代碼和可用服務？只是看看有關選項，這是如何被其他開發者

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我試圖編譯PB文件GRPC調用Tensorflow服務是不可能的原文件結構（在PHP，但問題不是PHP相關）文件serving/tensorflow_serving/apis/predict.proto有： import "tensorflow/core/framework/tensor.proto"; import "tensorflow_serving/apis/model.proto";

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如何在Tensorflow服務中進行批處理？

部署的Tensorflow爲Inception-V3服務並運行測試。工作正常。現在，想爲Inception-V3服務的批處理。例如想要發送10個圖像進行預測而不是一個。如何做到這一點？要更新哪些文件（inception_saved_model.py或inception_client.py）？這些更新是什麼樣子的？以及圖像如何傳遞給服務 - 它是以包含圖像的文件夾的形式傳遞的？感謝您對此問題

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tensorflow圖像重新訓練

我想服務使用tensorflow服務的再培訓開始圖。對於再培訓，我使用這個example。不過，我需要對此圖進行更改才能使其與serving export code配合使用。自tensorflow服務，您將收到序列圖像作爲輸入，圖形輸入應與此開始： serialized_tf_example = tf.placeholder(tf.string, name='tf_example') feat

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如何找到Tensorflow服務版本？

要找到Tensorflow版本，我們可以這樣做： python -c'import tensorflow as tf;打印（tf。版本）' Tensorflow服務是一個單獨的安裝，所以如何找到版本的Tensorflow服務？和Tensorflow一樣嗎？沒有看到任何與此相關的參考/評論或文檔。

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安裝tensorflow時出錯，在ubuntu中提供服務

我正在安裝Tensorflow服務，我必須在Ubuntu中安裝tensorflow。我在tf根目錄下運行./configure命令。這是輸出： Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: Please specify optimization flags to use during compilati

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張量切片操作中的問題

我正在嘗試從input獲取expected_out。 input = [[2],[3],[3]] expected_out = [2,3,3] 如何從input使用TensorFlow得到expected_out。

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使用NLP/ML/word2vec/tensorflow進行預測

使用NLP/ML/word2vec/tensorflow進行預測。我有來自服務請求實用程序的1000條記錄。我有服務請求清單&執行人員採用自然英語語言（針對來自不同用戶的相同類型的請求，文本可能不同）的相應操作。樣品record- 要求：除的xxx電子郵件別名，用戶ID YYY 行動：要求用戶得到管理員的批准，然後手動添加的用戶ID的郵件別名組。我的理解是，這個數據可以用作我的模型（NLP

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估計器與協調器作爲輸入函數以張力流分佈式閱讀輸入數據

CNN cifar10教程（張量流程教程）給出了一個低層次的API讀取數據的例子作爲一個獨立的作業來訓練模型（多GPU）。是否可以在低級線程支持和多/單GPU訓練的情況下使用高級API估算器？我正在尋找一種方式來結合兩種：從高級API定製的估計，細節https://www.tensorflow.org/extend/estimators input_fn的隊列，這給其描述相同的功能在http

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tf.parse_example用於mnist導出示例

我是tensorflow的新用戶，正在閱讀張量流服務示例中的mnist_export.py。這裏有一些我無法理解： sess = tf.InteractiveSession() serialized_tf_example = tf.placeholder(tf.string, name='tf_example') feature_configs = { 'x':