tensorflow-serving

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我試圖用tensorflow對象檢測寵物示例對gcloud ml-engine進行預測，但它不起作用。 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/object_detection/g3doc/running_pets.md 隨着tensorflow團隊的幫助下，我才得以創建saved_model上傳到gcloud毫升引擎： https://g

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在一開始-V3沒有找到檢查點文件

當我試圖運行暢達環境我得到的錯誤這個腳本，在開始-V3沒有發現檢查點文件， - >巴澤勒斌/ tensorflow_serving /例子/ inception_export --checkpoint_dir =以來-V3 --export_dir =以來出口請人幫助我這個問題，我會很感激地對你

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將CNN張量流模型凍結爲.pb文件

我目前正在使用CNN實現超分辨率。爲了服務我的模型，我需要先將它frezze到.pb文件中，對嗎？作爲一個新手，我並不真正知道如何做到這一點。我的模型基本上是這樣的：低分辨率輸入圖像 - >雙三次縮放（2x） - >饋送到CNN - > CNN輸出圖像具有相同的（2x）分辨率。我的模型有3個簡單的圖層。輸出層被稱爲「輸出」。您可以在這裏找到模型： https://github.com/pin

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張量流服務客戶端的最小工作實例

我正在研究基本的Tensorflow服務示例。我遵循MNIST的例子，除了代替分類我想用numpy array到預計另一個numpy array。要做到這一點，我首先訓練我的神經網絡 x = tf.placeholder("float", [None, n_input],name ="input_values") weights = { 'encoder_h1': tf.Varia

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TensorFlow：導出TensorForestEstimator模型時出錯

我正試圖在Google Cloud的ML引擎上託管一個TensorForestEstimator模型。一切工作的權利，但在最後的模型不能與堆棧跟蹤出口： Traceback (most recent call last): [...] File "/root/.local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/l

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如何在gcloud ml-engine中上傳批量預測的輸入文件？

我正在嘗試在谷雲ml引擎中創建批量預測作業。不幸的是，我總是得到同樣的錯誤： { insertId: "wr85wwg6shs9ek" logName: "projects/tensorflow-test-1-168615/logs/ml.googleapis.com%2Ftest_job_23847239" receiveTimestamp: "2017-08-04

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Tensorflow服務沒有可用的版本<MODEL>在基本路徑下找到

我正在使用this教程使用tensorflow serving使用我的對象檢測模型。我正在使用tensorflow object detection來生成模型。我使用this導出器創建了一個冷凍模型（生成的冷凍模型使用python腳本工作）。冷凍圖表目錄有以下內容（上variables目錄沒有）變量/ saved_model.pb 現在，當我嘗試使用以下命令來服務模式， tensorflow_

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如何從PredictResponse對象獲取float_val？

我正好具有this問題：運行在tensorflow-服務模型的預測後，我又回到這個PredictResponse對象作爲輸出： outputs { key: "scores" value { dtype: DT_FLOAT tensor_shape { dim { size: 1 } dim {

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使用客戶端的Tensorflow服務

我成功創建了一個接收TF saved_model的服務器，但現在我想向它發送查詢並獲得預測結果。但是，我很難理解客戶端如何工作以及如何實現它。我在網上找到的所有信息都是basic tutorial，但它們只給出了mnist的客戶端代碼，並且它不適合我自己的mdoel。那麼任何人都可以向我推薦如何使用或實現不同模型的客戶端？感謝

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在Tensorflow中如何凍結保存的模型

這可能是一個非常基本的問題... 但是，如何將檢查點文件轉換爲單個.pb文件。我的目標是使用可能的C++服務模型這些是我試圖轉換的文件。由於我使用tflearn與tensorflow一個側面說明。編輯1：我發現，解釋如何做到這一點的文章：https://blog.metaflow.fr/tensorflow-how-to-freeze-a-model-and-serve-it-with-