tensorflow-serving

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是否可以導出語法網模型（Parsey McParseface）與TensorFlow Serving一起使用？

我有demo.sh工作正常，我已經看了parser_eval.py，並在一定程度上對它進行了全面的研究。但是，我不明白如何使用TensorFlow Serving來爲這個模型服務。有兩個問題可以從頂部看到： 1）這些圖形沒有導出模型，每次調用時都會使用圖形構建器（例如structured_graph_builder.py），上下文協議緩衝區和在這一點上我完全不瞭解的其他一些東西（它似乎還註冊了其他

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通過RESTful API部署Tensorflow模型的示例

是否有通過RESTful API部署Tensorflow模型的示例代碼？我看到了命令行程序和移動應用程序的示例。有沒有這樣的框架，或者人們只是通過Web框架（如Flask）加載模型並展示預測方法來接受輸入（例如通過JSON）並返回響應？我所說的框架是指對大量的預測請求進行縮放。當然，由於模型是不可變的，我們可以啓動預測服務器的多個實例，並將其放在負載平衡器（如HAProxy）之後。我的問題是，人們

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使用Flask在Web服務器上部署Tensorflow

我試圖在AWS服務器（AMI ID：Deep Learning（ami-77e0da1d））上使用tensorflow部署一個Flask Web應用程序，以獲取圖像分類應用程序。當我在服務器上使用tensorflow，它工作正常，但是當我嘗試與應用程序中使用它，我得到： No data received ERR_EMPTY_RESPONSE 在error.log文件的末尾，我有： F tenso

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如何使用Tensorflow服務爲再培訓初始模型服務？

因此，我根據本指南培訓了啓蒙模型以識別花朵。 https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/how_tos/image_retraining/index.html bazel build tensorflow/examples/image_retraining:retrain bazel-bin/tensorflow/examples/image_retrai

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Tensorflow在OSX上使用Docker服務編譯錯誤

我試圖在OSX El Capitan上使用Docker安裝TensorFlow服務，但仍然遇到錯誤。下面是我在下面教程： https://tensorflow.github.io/serving/docker.html 這是導致錯誤的命令： bazel test tensorflow_serving/... 這裏是我得到的錯誤： for (int i = 0; i < suffix.size(

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沒有變量來保存Tensorflow中的錯誤

我試圖保存模型，然後重新使用它來對圖像進行分類，但不幸的是，我在恢復已保存的模型時遇到了錯誤。其中模型已經建立代碼： # Deep Learning # ============= # # Assignment 4 # ------------ # In[25]: # These are all the modules we'll be using later. Make sur

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在什麼階段建立了張量流圖？

優化器通常運行相同的計算圖表，直到收斂爲止。 tensorflow是否在開始時設置圖形並在每一步中重新使用它？如果在培訓期間更改批量，該怎麼辦？如果我像改變損失函數那樣對圖形進行一些負面改變會怎樣？如果我對圖表做了一些重大更改會怎麼樣？張量流預先生成所有可能的圖嗎？當圖形變化時，tensorflow是否知道如何優化整個計算？

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導出僅用於特徵環境的Tensorflow模型

有沒有人看到在這方面做過任何工作？我認爲這將是一個相當常見的用例。在python中訓練模型，將圖形和地圖導出爲一系列特徵指令？