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我正在使用相同的 tensorflow 模型服务器实例(在单个 Docker 容器内运行)加载两个模型 A 和 B。 (使用 te
我自己写的 <code>cudaMelloc</code> 如下,我计划将其应用在 tensorflow 服务 (GPU) 中以通过 <code>cudaMelloc</code>
我目前有一个保存的模型,它使用自定义签名,但它需要有serving_default 签名定义,所以它应该是这样的
我正在加载一个已保存的 tensorflow 模型(<code>.pb</code> 文件),并尝试评估它为带有 <code>guppy</code> 包的
我想使用来自 tensorflow hub 的 tensorflow 对象检测模型在模型服务中托管。 我可以下载模型,但无法以模型
我目前正在 Tensorflow 服务中试验不同的批处理配置,我的理解是我可以即时更改参数。目前,我每次都
我使用我的 savemodel.pb 文件和变量在 sagemaker 上部署了自定义训练模型,模型端点使用“detections = predictor
<h2>背景</h2> 我正在研究 <a href="https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/image_enhancing" rel="nofollow noreferrer">ESRGAN</a>
我正在使用 <a href="https://cloud.google.com/vision/automl/docs/containers-gcs-tutorial" rel="nofollow noreferrer">AutoML Vision Edg
我正在尝试在边缘设备上使用 TensorFlow 服务。我正在使用 docker 容器启动模型服务器,这是使用 TF 服务
问题: 我试图从具有 GPU 支持的源代码构建 Tensorflow Serving。 环境:CentOS7 TF服务版本:2.4.1 从
我对 tensorflow、机器学习和 Stackoverflow 也很陌生。所以请耐心等待,因为我们欢迎您的批评。 我的
我想将现有的Tensorflow模型部署到Google Cloud Platform.我有一个图像检测模型,我想制作一个具有实时检测功能的Python应用程序.我发现的所有教程都使用Docker.是否可以在没有Docker的情况下将Tensorflow模型部署到服务器?最佳答案是的,您应该能够将Tensorflow模型部署到以下任一位置:> Cloud
我正在尝试构建一个使用TensorFlow服务的项目,所以我创建了一个带有WORKSPACE文件的目录my_dir,将服务repo克隆到其中,将我的自定义文件放入my_project目录,在tensorflow_serving中配置tensorflow,从my_dir构建tensorflow服务/服务bazel build //tensorflow_serv