tensorflow-serving

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我對分佈式計算的世界有點新鮮。我正在閱讀官方tensorflow教程中的following，但我對本教程的主要示例中正在發生的事情感到困惑。特別是，如何在PS任務和工作人員互動？ ps工作的作用究竟是什麼？他們在代碼中的相應部分是相當有限的，他們似乎沒有做太多，所以他們的目的是什麼？我想我不明白我們的分佈式系統的各個部分是如何協同工作的。這將是巨大的，如果有人能解釋一下你在不同的過程和他們的行

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Tensorflow服務測試失敗

我想在Ubuntu上構建Tensorflow服務。我已經編譯Tensorflow和Tensorflow從源服務沒有錯誤，但是當我運行： bazel test -c opt tensorflow_serving/... 我得到以下錯誤： //tensorflow_serving/model_servers:tensorflow_model_server_test TIMEOUT in 31

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Tensorflow：圖層大小取決於批量大小？

我目前正試圖熟悉Tensorflow庫，並且我有一個相當基本的問題，那就是錯誤。在爲MNIST分類構建卷積神經網絡時，我嘗試使用自己的model_fn。其中通常會出現以下行來重新塑造輸入要素。，其中-1表示輸入批量大小。由於我使用這個節點作爲輸入到我的卷積層， x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1]) conv1 = tf.layers.conv2d

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tensorflow服務未初始化

你好我想在下面的代碼中初始化名爲result的變量。我嘗試使用此代碼初始化*當我嘗試服務。 sess.run（tf.global_variables_initializer（），feed_dict = {userLat：0，userLon：0}）只想初始化變量。使用該變量的原因是編寫validate_shape = false。使用此選項的原因是爲了解決錯誤：將模型版本部署到Google

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如何解析來自tensorflow服務器的gRPC存根客戶端接收到的輸出？

我已經導出了一個DNNClassifier模型並使用docker在tensorflow服務的服務器上運行它。之後，我寫了一個python客戶端與tensorflow交互 - 爲新的預測服務。我已經寫了下面的代碼來獲得來自tensorflow-serving服務器的響應。 host, port = FLAGS.server.split(':') channel = implement

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如何使用tf.gradients和gradients_apply

我使用計算梯度（tf.vars是有訓練的張量清單） x = tf.gradients(y,tf.vars) 現在假設我想申請這個梯度使用optimizer.apply_gradients，然後我需要給出一個包含（gradient，variable）形式元組的列表。如何生成這樣的列表？ optimizer.apply_gradients(??) 什麼在空間？

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tf.gradients返回所有的零

以下是我用於設計策略梯度算法的一部分代碼。在張量流中： self.activation = tf.contrib.layers.fully_connected(inputs= state,num_outputs =\ num_actions,activation_fn=tf.nn.relu6,weights_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initial

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Tensorflow服務已保存的模型ssd_mobilenet_v1_coco

我已經看了幾篇文章，在stackoverflow和已經在它幾天了，但唉，我無法通過張量流服務正確服務對象檢測模型。我訪問以下鏈接： How to properly serve an object detection model from Tensorflow Object Detection API? 和 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issu

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可定製TensorFlow user_ops中通過TensorFlow送達服務

我已創建自定義的TensorFlow運營商在C++類似的例子tensorflow /用戶/ OPS /和TensorFlow會話中使用時，他們工作的罰款。當使用操作者保存SavedModel，所得saved_model確實包含運營商（至少這樣的模型的文本協議緩衝器的粗略的檢查表明）。試圖用tensorflow_model_server服務這個當然會失敗，因爲運營商是未知的。於是我開始與指定us

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如何喂輸入串與形狀=使用golang

系模型的 Python代碼tensorflow模型。客戶端的例子： loaded_model = tf.saved_model.loader.load(sess, ["serve"], '/tmp/model/export/Servo/1506084916') input_dict, output_dict =_signature_def_to_tensors(loaded_model.sign