tensorflow-serving

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Est-ce que les TensorFlow personnalisés peuvent être servis via TensorFlow Serving

J'ai créé des opérateurs TensorFlow personnalisés en C++ similaires aux exemples de tensorflow/user/ops/et ils fonctionnent correctement lorsqu'ils sont utilisés dans des sessions TensorFlow. Lors de

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Comment nourrir chaîne d'entrée avec la forme = à tensorflow modèle en utilisant golang

code Python du modèle de train: input_schema = dataset_schema.from_feature_spec({ REVIEW_COLUMN: tf.FixedLenFeature(shape=[], dtype=tf.string), LABEL_COLUMN: tf.FixedLenFeature(shape=[], dty

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Comment optimiser un modèle Tensorflow pour le service

J'ai formé un modèle avec Keras. Maintenant, je veux le déployer via Tensorflow servant. Par conséquent, je converti au format SavedModel de cette façon: K.set_learning_phase(0) K._LEARNING_PHASE

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Code 100 lors de l'installation tensorflow au service

Je suis en train d'installer tensorflow servir dans ubuntu via une image docker J'ai cloné le tensorflow au service repo de « https://github.com/tensorflow/serving » et d'essayer de créer une image do

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Comment sauvegarder un estimateur de flux tensoriel par export_savedmodel, puis le charger et l'utiliser localement plus tard?

j'ai formé un estimateur de régression linéaire tf comme ci-dessous: sample_size = train_x.shape[0] feature_size = train_x.shape[1] feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column("x", shape=[f

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Bazel build Tensorflow La maintenance échoue sous Mac

J'ai un Mac qui gère Sierra. J'ai installé tous les pré-requis pour le service tensorflow comme mentionné ici. https://www.tensorflow.org/serving/setup Mais lorsque je tente de Bazel construire tensor

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Tensorflow Serving Response

J'essaie d'établir une communication avec une session Tensorflow Serving. Le code suivant fonctionne, mais il est un peu lent. Y a-t-il un moyen de l'améliorer? Je suppose que le problème réside dans

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Erreur de diffusion Tensorflow lors de la connexion avec le client "taille d'entrée ne correspond pas à la signature"

J'ai exporté le modèle textsum en utilisant le fichier export_textsum.py ci-dessous et lorsque je me connecte en utilisant le fichier textsumclient.py ci-dessous, je reçois l'erreur suivante: Tracebac

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Building tensorflow desservant le client avec cmake

J'ai cherché le meilleur moyen de le faire, mais je n'ai pas réussi à trouver une réponse claire. Est-ce que quelqu'un a été capable de créer un client de diffusion de flux à l'aide de cmake? J'ai des

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Obtenir l'erreur 'str' L'objet n'a pas d'attribut 'dtype' lors de l'exportation du modèle textsum pour TensorFlow Serving

J'essaie actuellement d'exporter un modèle TF textum en utilisant la PREDICT SIGNATURE. J'ai _Decode renvoyant un résultat d'une chaîne d'article de test passée, puis je passe cela à buildTensorInfo.