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我想使用onsets_frames_transcription进行投放,但是音频示例原型的预处理与data.provide_batch有关,并且它返回
我正尝试将我的tensorflow模型用于生产图像(例如Yolo,例如),因此为了实现这一目的,我们确实将模型
由于某些原因,使用.float_val提取结果的时间非常长。 场景示例及其输出: <pre class="lang-py prettyp
我们正在使用标准<code>tensorflow/serving</code> docker容器提供多个TF模型。在文档之后,我们通过提供“ promet
我已经训练了一个模型,可以得到如下所示的检查点 <a href="https://i.stack.imgur.com/ftloN.png" rel="nofollow
因此,我尝试遵循<a href="https://www.tensorflow.org/tfx/guide/keras" rel="nofollow noreferrer">this guide</a>并使用docker tens
我正在为二进制情感分析创建一个模型,我已经进行了预处理,并且该模型运行良好。我试图创建一个
TensorFlow Serving的批处理<a href="https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/batching/README.md" rel="nof
TensorFlow2:当我在tf.feature_column.numeric_column中使用自定义normalizer_fn时,如何将整个模型保存为TF格式并从
我建立了一个具有不同功能的模型。对于预处理,我主要使用了<a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/structu
我需要在Arm机器上运行tfserving,但我发现tflite针对arm进行了优化,但tflite没有,现在使用只有一个CPU的tf
我有一个可以为句子生成嵌入的模型。对于运行时得到的每个示例,我想使用textblob进行一些预处理(作
<h3>嗨,我在使用dockerized TF Serving时遇到了问题,但未使用我的GPU。</h3> 它将GPU添加为设备0,在其上分配
我在docker上使用tensorflow-serving。 我能够成功运行示例half_plus_two_cpu模型并获得任何随机输入的预测。 我
我想在AWS SageMaker上运行批处理转换作业。我有一个在本地GPU上训练过的图像分类模型。现在,我想将其
请我如何使用<a href="https://www.tensorflow.org/guide/saved_model" rel="nofollow noreferrer">TensorFlow SaveModel</a>保存该模
我正在使用TF2中的签名保存我的tf.keras模型,以便通过TFServing提供它。在签名函数中,我想提取带有正则
tensorflow 2.3 ubuntu16.04 python = 3.7.7 在将tf.keras.Input与'sparse = True'一起使用时,输入张量信息名称在服
我正在使用Docker进行Tensorflow服务(有关文档,请参见<a href="https://www.tensorflow.org/tfx/serving/docker" rel="nofoll
我正在使用TFServing允许对经过TF2训练的模型进行预测。训练后,我用自定义签名保存模型。假设我的输