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Op 类型未在二进制中注册“SentencepieceEncodeSparse”
我部署了一个模型 该模型使用 tfhub 模型来使用 docker 进行张量流服务 这是我的模型中包含的 tfhub 模型 https tfhub dev google universal sentence encoder multilin
tensorflowserving
在 OSX 上使用 Docker 时出现 Tensorflow Serving 编译错误
我尝试使用 Docker 在 OSX El Capitan 上安装 TensorFlow 服务 但始终遇到错误 这是我正在遵循的教程 https tensorflow github io serving docker html https
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如何使用张量流服务使张量流集线器嵌入可服务?
我正在尝试使用来自tensorflow hub的嵌入模块作为可服务 我是张量流新手 目前 我正在使用通用句子编码器 https tfhub dev google universal sentence encoder 1嵌入作为将句子转换为嵌
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wordembedding
导入错误:没有名为 cloud.ml 的模块
我正在尝试按照说明在张量流中使用本地预测 如下所述here https cloud google com sdk gcloud reference ml engine local predict 运行命令gcloud ml engine l
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gcloud
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googlecloudml
如何冻结设备特定的已保存模型?
我需要冻结保存的模型以供服务 但某些保存的模型是特定于设备的 如何解决此问题 with tf Session config tf ConfigProto allow soft placement True as sess sess run
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tensorflowserving
张量流将预测作为 b64 输出顶部结果
我有一个 Keras 模型 我将其转换为张量流服务模型 我可以成功地将预训练的 keras 模型转换为采用 b64 输入 预处理该输入并将其提供给我的模型 我的问题是我不知道如何获取我得到的预测数据 这是巨大的 并且只导出最高结果 我正在进
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Prediction
Predict
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在 Keras IMDB 示例中使用字符串作为输入
我正在看Keras IMDB 电影评论情感分类示例 https keras io datasets imdb movie reviews sentiment classification 以及github上对应的模型 https githu
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machinelearning
NLP
Keras
tensorflowserving
在 Java 中加载 sklearn 模型。在 python 中使用 DNNClassifier 创建的模型
目标是在 Java 中打开在 python 中创建 训练的模型tensorflow contrib learn learn DNNClassifier 目前主要问题是知道在会话运行器方法上在 java 中给出的 张量 的名称 我在 pyth
Java
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sklearnpandas
构建重新训练的初始 SavedModel 后清空变量文件夹
我正在尝试导出经过重新训练的初始模型 我读过这个几乎类似的问题here https stackoverflow com questions 43001719 deploy retrained inception savedmodel to
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tensorflowserving
无法通过任何方式将 .h5 模型转换为 ONNX 进行推理
我在 h5 中构建了一个自定义模型Matterport Mask RCNN 实现 https github com matterport Mask RCNN 我成功地保存了完整的模型 而不是单独使用的权重model keras model
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Keras
keraslayer
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ONNX
如何创建具有动态“zero_state”的dynamic_rnn(推理失败)
我一直在使用 dynamic rnn 来创建模型 该模型基于 80 个时间周期信号 我想在每次运行之前将 initial state 归零 因此我设置了以下代码片段来完成此操作 state cell L1 zero state self B
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tensorflowserving
TensorFlow Serving:将图像传递给分类器
我在 Tensorflow Python tensorflow 1 9 0 和 tensorflow serving 1 9 0 中构建了一个简单的分类器 它将对象分类为 5 个类之一 现在 我想为该模型提供服务 我已经导出它并给它一个分类
python
tensorflow
tensorflowserving
将多个文件输入到 Tensorflow 数据集中
我有以下 input fn def input fn filenames batch size Create a dataset containing the text lines dataset tf data TextLineDatas
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tensorflowserving
tensorflowdatasets
tensorflowestimator
Java Tensorflow + Keras 等效的 model.predict()
在 python 中 你可以简单地将 numpy 数组传递给predict 从您的模型中获得预测 使用 Java 与 a 的等效项是什么SavedModelBundle Python model tf keras models Sequen
Java
tensorflow
Keras
tensorflowserving
张量流服务
有谁知道如何创建用于张量流服务的 C 客户端 我的张量流服务安装 我使用张量流服务 dockerfile 安装了张量流服务 然后在容器内执行了以下操作 pip install tensorflow pip install tensorflo
c
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client
gRPC
tensorflowserving
将图形原型 (pb/pbtxt) 转换为 SavedModel 以在 TensorFlow Serving 或 Cloud ML Engine 中使用
我一直在关注TensorFlow 诗人 2 https codelabs developers google com codelabs tensorflow for poets 2我在我训练过的模型上进行了代码实验室 并创建了一个带有嵌入权
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googlecloudml
TensorFlow v2:替换 tf.contrib.predictor.from_saved_model
到目前为止 我正在使用tf contrib predictor from saved model加载一个SavedModel tf estimator模型类 然而 不幸的是这个函数在 TensorFlow v2 中被删除了 到目前为止 在
python
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tensorflow20
tensorflowestimator
使用 Java 通过 Tensorflow Serving 进行推理
我们正在将现有的 Java 生产代码转换为使用 Tensorflow Serving TFS 进行推理 我们已经重新训练了模型并使用新的 SavedModel 格式保存了它们 不再有冻结图表 从我读过的文档来看 TFS并不直接支持Java
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grpcjava
将基本 Tensorflow 模型导出到 Google Cloud ML
我正在尝试导出本地张量流模型以在 Google Cloud ML 上使用它并对其运行预测 我正在关注使用 mnist 数据提供 Tensorflow 示例 https github com tensorflow serving blob m
python
machinelearning
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googlecloudml
将常量永久注入 Tensorflow 图中进行推理
我训练一个带有占位符的模型is training is training ph tf placeholder tf bool 然而 一旦训练和验证完成 我想永久注入一个常数false为这个值 然后 重新优化 图表 即使用optimize f
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