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在Google Cloud ML引擎上運行分佈式Tensorflow ClusterSpec

我試圖在Google Cloud的ML引擎上運行大型分佈式張量流模型，並且無法理解tf.train.ClusterSpec應該如何運行。 當您在Google Cloud上運行作業時，您可以從BASIC，STANDARD_1，PREMIUM_1，BASIC_GPU或CUSTOM中選擇scale tier，每個都可以訪問不同類型的羣集。但是，我無法在這些羣集中找到機器的名稱/地址。

tensorflow tensorflow-serving google-cloud-ml tensorflow-gpu google-cloud-ml-engine 2017-07-04

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如何從TensorFlow檢查點或模型創建SavedModel？

我被給了一個TensorFlow檢查點和一個導出的模型，但爲了使用Google ML Cloud提供模型，我需要一個saved_model.pbtxt文件。看起來我需要加載檢查點並使用SavedModelBuilder，但SavedModelBuilder需要一個輸入和輸出節點名稱的字典。 我的問題是，如果檢查點或導出的模型（如下）那樣，我如何找到生成pbtxt文件所需的節點名稱，我需要通過Goo

tensorflow tensorflow-serving google-cloud-ml-engine 2017-07-14

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TensorFlow：多次評估測試集，但得到不同的準確性

我已經使用CNN訓練了MNIST的模型，但是當我在訓練後用測試數據檢查模型的準確性時，我發現我的準確性會提高。這是代碼。 BATCH_SIZE = 50 LR = 0.001 # learning rate mnist = input_data.read_data_sets('./mnist', one_hot=True) # they has been normalized to ra

machine-learning tensorflow deep-learning conv-neural-network tensorflow-serving 2017-07-16

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使用tflearn.DNN與谷歌雲引擎

是否有一種很好的方法將使用tflearn.DNN類構建的模型部署到Google Cloud ML引擎？看起來SavedModel需要在預測簽名定義中定義輸入和輸出張量，但不確定如何從tflearn.DNN中獲取該張量。

tensorflow tensorflow-serving tflearn google-cloud-ml google-cloud-ml-engine 2017-07-17

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Python Beam無法泡菜/蒔蘿大型Tensorflow模型

我們正嘗試在線提供圖像處理模型（在Tensorflow中），以便我們不必向外部調用REST服務或雲-ML/ML-Engine模型由於速度的目的。 與其試圖在每個推理中加載模型，我們想測試我們是否可以將模型加載到每個beam.DoFn對象的內存中，這樣我們可以減少加載和服務該模型的時間。 例如 from __future__ import absolute_import from __fu

python tensorflow google-cloud-dataflow tensorflow-serving 2017-07-18

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雲ml引擎版本創建錯誤3

我複製並使用了這段代碼。 url：http://fdahms.com/2017/03/05/tensorflow-serving-jvm-client/ 但部署版本時發生錯誤。 Model validation failed: Serving metagraph must contain exactly one SignatureDef with key: serving_default 我試

tensorflow-serving google-cloud-ml-engine 2017-07-20

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tensorflow_serving分類，預測和迴歸之間有什麼區別SignatureDefs

我想服務tensorflow服務中的tensorflow對象檢測api模型，而且我對3個不同的SignatureDefs感到困惑。有什麼區別，什麼時候選擇一個在另一個之上？

tensorflow-serving 2017-07-26

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如何使用C++爲tensorflow加載檢查點和推理？

我Tensorflow與Python API，並得到了這些檢查點模型文件： model.ckpt-17763.data-00000-of-00001 model.ckpt-17763.index model.ckpt-17763.meta 但我希望有一個C/C++共享庫（.so文件）集成到生產時。所以我需要加載這些模型文件並用C++代碼進行推理並編譯爲共享庫。有沒有一些教程或樣本來做到這一

c++ tensorflow deep-learning conv-neural-network tensorflow-serving 2017-06-13

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不能在tensorflow服務加載PB文件

我已經使用SavedModel（Inception_resnet_v2）導出TensorFlow模型文件，並使用TensorFlow服務加載files.I有直接取代官方minst saved_model.pb用我自己的Inception_resnet_v2 saved_model.pb文件。但我有一個錯誤。 [email protected]:~/serving$ bazel-bin/tensor

tensorflow tensorflow-serving 2017-06-18

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Tensorflow，Tensorflow-serving：用於SavedModel簽名的多個輸入

我正在嘗試導出我的模型以通過SavedModel進行服務，並且在推理調用中遇到服務客戶端上的問題。 error: grpc.framework.interfaces.face.face.AbortionError: AbortionError(code=StatusCode.INVALID_ARGUMENT, details="Missing ModelSpec") 我有4個佔位符必須提供，

tensorflow tensorflow-serving 2017-06-20

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