tensorflow-serving

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我在websit Machine Learning repository上搜索數據集。我想找到一些特定類型的數據集，可以用卷積神經網絡進行訓練。其實，我對此沒有太多經驗。您能否讓我知道以上鍊接上哪種數據集可以用於CNN？這將是對我來說更好，如果那種數據集並不大，因爲我用Tensorflow CPU 由於提前，

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如何定義函數來預測Sofmax迴歸中的數據

我剛剛研究了softmax迴歸，並且我有一個問題確實需要您的幫助。在這裏，我從MNIST softmax regression開始，在這種類型的問題中，它只計算精度而不提如何預測數據。但我的問題是不同的： My training data form ，我想用給定的輸入來預測輸出因此，我的數據，我定義了以下變量 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])

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在服務TensorFlow模型的過程中使用GPU有什麼影響？

我使用GPU（1080 ti）訓練了一個神經網絡。 GPU上的訓練速度遠遠優於使用CPU。目前，我想用TensorFlow Serving服務此模型。我只是想知道在服務過程中使用GPU對性能有相同的影響嗎？由於培訓適用於批處理，但推理（服務）使用異步請求，您是否建議在使用TensorFlow服務爲模型提供服務時使用GPU？

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Tensorflow）爲什麼變量在恢復後沒有分配？

我正在學習tensorflow並使用預先訓練過的權重的alexnet進行實驗。我在13000次迭代後保存了，我正在嘗試在恢復後重新訓練模型。但恢復後，權重不會隨着初始化中使用的值而改變。爲什麼會發生這種情況？所有的代碼（甚至，tensorflow官方網站）剛剛推出的代碼來恢復： saver.restore(sess, "/tmp/model.ckpt") 但這代碼不會對這些變量有任何影響

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如何使TensorFlow查找表初始化以進行預測（而不僅僅是訓練）？

目前，我從tf.contrib.lookup創建一個查找表，使用輸入中的訓練數據並初始化它。然後，我將每個輸入都通過該查找表，然後傳遞給我的操作模型。這適用於訓練，但是當它從同一模型來網上預報，它引發錯誤： Table not initialized 目前，我使用SavedModel從這個保存的保存模型，然後運行預測模型。我該如何初始化這個表，以便它保持初始化？或者有更好的方式來保存模

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在Tensorflow服務中調試批處理（沒有觀察到效果）

我有一個小型Web服務器，它根據句子獲取輸入，並需要使用Tensorflow服務返回模型預測。它使用我們的單GPU能夠很好地工作，但是現在我希望啓用批處理，以便Tensorflow Serving在GPU上一次處理它們之前等待輸入的句子。我使用predesigned server framework與predesigned batching framework使用Tensorflow服務的初始版

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如何從tensorflow中的字符串張量讀取數據集名稱

我是tensorflow的新手，我有張量（字符串類型），其中存儲了我想用於訓練模型的所有必需圖像的圖像路徑。問題：如何讀取張量進行排隊然後進行批處理。我的做法是：是給我的錯誤 img_names = dataset['f0'] file_length = len(img_names) type(img_names) tf_img_names = tf.stack(

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將圖表原型（pb/pbtxt）轉換爲SavedModel以用於TensorFlow Serving或雲ML引擎

我一直在關注我訓練過的模型上的TensorFlow for Poets 2 codelab，並創建了一個嵌入了凍結的量化圖權重。它被捕獲在一個文件中 - 比如說my_quant_graph.pb。由於我可以使用該圖進行TensorFlow Android inference library的推理，所以我認爲我可以對Cloud ML Engine做同樣的工作，但它似乎只適用於SavedModel模

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有關CNN的Tensorflow的特定主題

我有一個迷你項目，用於我在Tensorflow這門新課程中的隨機主題。由於我有一些關於卷積神經元網絡的背景，我打算將它用於我的項目。我的電腦只能運行CPU版本的TensorFlow。然而，作爲一個新的蜜蜂，我意識到有很多話題，例如MNIST，CIFAR-10等，因此我不知道我應該從他們中挑出哪個適合的話題。我只有還剩兩週。如果這個話題不太複雜，但卻不太容易研究，因爲它符合我的中級水平。根據您的

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張量流服務示例中的stub.Predict.future和stub.Predict有什麼區別？

我在檢查tf-serving的例子，發現inception_client.py使用result = stub.Predict(request, 10.0)而mnist_client.py使用result_future = stub.Predict.future(request, 5.0)。有什麼區別？