我有一个 (python) 应用程序，可以向 TFServing 发送推理请求。我希望这些请求在 2 秒后超时。天真地，我
我一直在浏览 <code>tensorflow.keras.save_model()</code> API 的文档并遇到参数 <code>include_optimizer</code>，我想知道
我正在尝试将保存的模型转换为 tflite。
<a href="https://tfhub.dev/google/faster_rcnn/openimages_v4/inception_resnet_
我对这个领域有点陌生 - 希望这个问题的答案对于更有经验的人来说很简单（我有点难住了）。
我
我观察到我的 dnn 模型（模型大小：400 mb，包括 pb 文件 + 变量目录）在加载带有 tensorflow 服务的模型时
我创建并训练了一个 TensorFlow 模型，现在我想用它进行预测。为此，我使用 TensorFlow Serving 将其保存并加
我有 Docker + Tensorflow Serving 项目。我想检查模型操作的单个阶段的效率 - 获取模型从 API 接收输入时的时
我使用tfx官方文档中的方法编译docker文件中的tfx devel。操作系统是MacOS，英特尔CPU。
这是它的 docker
使用后我得到了一个 Mat 文件
<pre><code>const mat = tf.browser.fromPixels(canvas)
</code></pre>
我使用 toString() 来
我有一个非常简单的 Flask 应用程序，我已经训练了一个模型来对图像进行推理，所以我想要做的是能够
使用 Tensorflow Serving，GPU 推理批处理参数的建议是将 <code>num_batch_threads</code> 设置为 CPU 内核数 <a href="http
我有以下模型来预测用户对项目的偏好。模型将使用 Tensorflow 服务提供服务，输入将通过 json 负载文件
我已经安装了*tensorflow-model-server 1.15版的apt库。我所有的 tensorflow 程序似乎都在 GPU 上运行，但不知何故
我有一个基于 python 的机器学习模型，我想提供它。根据我的研究，以下两个最受欢迎的选项如下：
<
我正在将请求从假设更改为 TF Serving API
<pre><code>{
"inputs": [
[-1, -1]
]
}
</code></pre>
我正在尝试为以下 tf 模型提供服务：
<pre><code>item_a_inputs = layers.Input(shape=(2,), name='a')
item_b_inputs
我有一个保存的机器学习模型，我想围绕它包装一个服务器。最简单的方法显然是通过 tensorflow/serving doc
我已经使用 gRPC 客户端在 TensorFlow 服务上托管了一个对象检测模型，我正在尝试将多个图像传递到服务
我在 Tensorflow Docker 服务中测试了我的 BERT（分类）模型
下面是我的测试环境
<ol>
<li>我有 40 核服
我正在使用 <a href="/questions/tagged/keras" class="post-tag" title="show questions tagged 'keras'" rel="tag">keras</a> 预
