Результаты поиска по запросу "tensorflow-serving"
пример с данными и пояснениями:
ю о странице «Обслуживание модели Tensorflow» https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic [https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic] но эти функции предполагают, что вы используете tf.Session (), чего нет в учебнике DNNClassifier ...
--model_name, --model_base_path игнорируются.). Отредактировано сейчас
могу использовать несколькоtensorflow модели? Я использую докер-контейнер. model_config_list: { config: { name: "model1", base_path: "/tmp/model", model_platform: "tensorflow" }, config: { name: "model2", base_path: "/tmp/model2", ...
TensorFlow: как прогнозировать из SavedModel?
ранил модель, используя tf.estimator .method export_savedmodel следующим образом: export_dir="exportModel/" feature_spec = tf.feature_column.make_parse_example_spec(feature_columns) input_receiver_fn ...
Да уж. Вам нужно будет сохранить модель с несколькими головками. Взгляните на образец переписи тензора ядра двигателя (без оценки)
я изо всех сил пытался понять, каковы основные задачи serve_input_fn (), когда обученная модель экспортируется в Tensorflow для служебных целей. В Интернете есть несколько примеров, которые объясняют это, но у меня проблемы с определением для ...
@dpk, вы используете tf-запись в качестве входного набора данных для модели оценщика?
чил реснет с помощью tf.estimator, модель была сохранена в процессе обучения. Сохраненные файлы состоят из.data, .index а также.meta, Я хотел бы загрузить эту модель обратно и получить прогнозы для новых изображений. Данные были поданы на модель ...
(1) TF имеет только один тип - байты. В основном, если вы используете имя _bytes, ожидается, что данные будут {"b64": ...}, но внутренний тип TF всегда будет байтовым, даже для "строк". (2) Возможно, вы правы в этом. Если вы попробовали приведенные выше инструкции, но они не работают, дайте мне знать, и я смогу обновить пост.
ная документация Google(см. Двоичные данные в прогнозе ввода) [https://cloud.google.com/ml-engine/docs/prediction-overview#prediction_input_data] состояния: Закодированная строка должна быть отформатирована как объект JSON с одним ключом с ...
создает новый набор данных из каждого элемента исходного набора данных, читая содержимое файла и пропуская первую строку.
я есть следующий input_fn. def input_fn(filenames, batch_size): # Create a dataset containing the text lines. dataset = tf.data.TextLineDataset(filenames).skip(1) # Parse each line. dataset = dataset.map(_parse_line) # Shuffle, repeat, and batch ...
@SumNeuron Извините, я не знаю, как это исправить
руководстве TensorFlow по использованиюГрафические процессоры [https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu#manual_device_placement]есть часть об использовании нескольких графических процессоров «в режиме мульти-башни»: ... for d in ...
Страница 2 из 2