tensorflow-serving

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我培養出「遞歸神經網絡」是繼tutorial來預測下一個單詞，並得到了一個模型： model/ model/model.ckpt-72985.data-00000-of-00001 model/model.ckpt-72883.meta model/model.ckpt-72793.meta model/model.ckpt-72985.meta model/model.ckpt-727

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如何驗證Tensorflow服務正在GPU實例上使用GPU？

在運行Tensorflow服務如何驗證它使用GPU來服務？配置Tensorflow以在./configure期間使用GPU。試圖監控NVIDIA-SMI在運行推斷它表明沒有發現任何正在運行的進程。

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你可以訓練TensorFlow來評估發音嗎？

我有一個語言學習應用程序，並希望檢測用戶的發音，說某些單詞和句子。如果我可以提供1000個用戶音頻文件，每個文件的發音含義都超過了100，我可以預測發音有多好？

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Tensorflow服務配料參數

如何使用max_batch_size，batch_timeout_micros，num_batch_threads和其他參數進行批量性能調整？嘗試使用這些參數與查詢客戶端，它不起作用。在下面的例子中，我有100個圖像，我想批量大小爲10.查詢對所有圖像運行而不是10. bazel-bin/tensorflow_serving/example/demo_batch --server = local

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如何爲Tensorflow模型服務器創建Java客戶端

到目前爲止，我設法導出了Tensorflow模型，然後使用Tensorflow模型服務器爲該模型提供服務。然後我可以通過創建一個通過gRPC與Tensorflow服務器通信的客戶端來做出預測。基本上我已經按照這個tutorial 這已經全部用Python完成到目前爲止這是很好的，但我需要能夠調用使用Java的Tensorflow服務器。換句話說，我需要創建一個Java客戶端。我的基本理解是我需

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Tensorflow生成錯誤

嘿，我是新來Tenserflow，我從混帳的tenserflow代碼（https://github.com/tensorflow/serving），當我嘗試了，使用中的步驟建立文檔，我得到這個錯誤： ERROR: com.google.devtools.build.lib.packages.BuildFileContainsErrorsException: error loading packag

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Google Cloud ML FAILED_PRECONDITION

我正嘗試使用Google Cloud ML託管Tensorflow模型並獲取預測結果。我有一個預先訓練好的模型，我已經上傳到雲端，並且在我的Cloud ML控制檯中創建了一個模型和版本。我按照指示from here來準備我的數據以請求在線預測。對於Python方法和glcoud方法，我都會得到相同的錯誤。爲簡單起見，我會發布的gcloud方法：我跑gcloud ml-engine predic

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For'overType'循環TensorFlow尺寸

我在TensorFlow中實現了一種新型的NN。區別在於評估函數，所以不要致電tf.matmul()，而是調用我自己的函數，我們將其稱爲My_Function(A)。代碼片段可以在下面看到，其中A是左邊的張量乘以這個新的NN實現，它在右邊。等效張量流代碼將爲tf.matmul(A, this_new_NN)。 def My_Function(self, A): dims = A.get

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Tensorflow花費大量時間恢復ckpt模型

恢復張量流中的ckpt模型需要很長時間。我目前使用的是tensorflow-gpu 1.0.0.rc0。我的模型大約是500M，恢復模型大概需要1分鐘。但是，當我使用tensorflow-gpu 0.11.0恢復相同的模型時，只需要幾秒鐘。任何想法爲什麼發生這種情況

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選擇與TensorFlow一起使用的適當版本的Python運行時間

如何選擇適當版本的Python運行時與TensorFlow 1.0一起使用？