tensorflow-serving

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我想在tensorflow中建立一個分類器，我寫了模型並測試它看到它的工作，但想要生產它，，但似乎無法找到一種方法來通過輸入模型這是我的代碼用於訓練和測試 #training the neural netork def get_train_inputs(): x = tf.constant(tr_features) y = tf.constant(tr_labels)

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Tensorflow Serving - 使用tf.contrib.learn.Experiment

訓練的模型的「無可用版本」消息我已經使用Google Cloud ML引擎的入門教程作爲參考訓練了模型。我可以設法在Google Cloud ML上部署和投放此模型，而不會出現任何問題。現在我想要使用Tensorflow服務來服務，但我得到以下信息錯誤： 2017-03-17 19:20:17.064146: W tensorflow_serving/sources/storage_path/f

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Tensorflow佔位符錯誤

我一直在玩弄tensorflow，我已成功地培養模式和服務，但是當我嘗試運行客戶端來進行分類我得到這個錯誤 grpc.framework.interfaces.face.face.AbortionError: AbortionError(code=StatusCode.INVALID_ARGUMENT, details="You must feed a value for placeholder

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如何命名用於Tensorflow服務的Tensorflow模型？

當執行tensorflow_model_server二進制文件時，它需要一個模型名稱命令行參數model_name。如何在訓練期間指定模型的名稱，以便在運行tensorflow_model_server時指定它？例如：bazel-bin/tensorflow_serving/model_servers/tensorflow_model_server --port=9000 --model_na

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Tenorflow加載模型錯誤

我想加載以前保存的TENSOFLOW模型（圖形和變量）。以下是我的訓練 tf.global_variables_initializer().run() y = tf.matmul(x, W) + b cross_entropy = tf.reduce_mean( tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y)

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什麼是Python中的Tensorflow Java Api toGraphDef`相當於什麼？

我正在使用Tensorflow Java Api將已創建的Tensorflow模型加載到JVM中。我用這作爲一個例子：tensorflow/examples/LabelImage.java 這裏是我的簡單的Scala代碼： import java.nio.file.{Files, Path, Paths} import org.tensorflow.{Graph, Session, Tenso

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如何在沒有C++ api的情況下自行加載tensorflow checkponit？

我正在使用tensorflow 1.0。我的生產環境無法構建tensorflow-cpp，因爲glibc版本太低gcc &。是否有任何有關如何加載checkpon或凍結圖在C + + 沒有API文檔？ 1，如何保存網絡參數？（embeding ...） 2，如何保存圖形結構（層，重量...）

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在Tensorflow中保存或加載圖形時設置clear_devices = true的缺點

Tensorflow中有多種採用clear_devices設備的方法。例如session_bundle.exporter.Exporter:init，import_meta_graph,export_meta_graph和python.training.saver.Saver.export_meta_graph`。該文檔的狀態： clear_devices: Whether or not to c

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TensorFlow服務於自定義模型

我想使用TensorFlow服務於自定義模型（無預先訓練的起點）。我已經通過了成立以來TensorFlow服務教程的預Kubernetes部分做到了，用多克：http://tensorflow.github.io/serving/serving_inception 我明白了（大致）的巴澤爾編譯的核心是如何一切正常。但我想了解如何從tensorflow_serving.apis生成predict_

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張量模型的輸入 - nvalidArgumentError（見上文回溯）：外形在shape_and_slice規範

嘿，我想設置爲我在tensorflow 這已經writen模型的輸入點是分類 n_dim = training_features.shape[1] x = tf.placeholder(tf.float32, [None,n_dim]) classifier = (...) init_op = tf.initialize_all_variables() with tf.Session()