参考

1. tensorflow模型部署系列

【tensorflow-转载】tensorflow模型部署系列的更多相关文章

  1. Tensorflow Serving 模型部署和服务

    http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/233614 ...

  2. 移动端目标识别(1)——使用TensorFlow Lite将tensorflow模型部署到移动端(ssd)之TensorFlow Lite简介

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  4. 深度学习Tensorflow生产环境部署(下·模型部署篇)

    前一篇讲过环境的部署篇,这一次就讲讲从代码角度如何导出pb模型,如何进行服务调用. 1 hello world篇 部署完docker后,如果是cpu环境,可以直接拉取tensorflow/servin ...

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    昨晚终于实现了Tensorflow模型的部署 使用TensorFlow Serving 1.使用Docker 获取Tensorflow Serving的镜像,Docker在国内的需要将镜像的Repos ...

  6. 138、Tensorflow serving 实现模型的部署

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  7. TensorFlow Serving实现多模型部署以及不同版本模型的调用

    前提:要实现多模型部署,首先要了解并且熟练实现单模型部署,可以借助官网文档,使用Docker实现部署. 1. 首先准备两个你需要部署的模型,统一的放在multiModel/文件夹下(文件夹名字可以任意 ...

  8. 移动端目标识别(3)——使用TensorFlow Lite将tensorflow模型部署到移动端(ssd)之Running on mobile with TensorFlow Lite (写的很乱,回头更新一个简洁的版本)

    承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行         在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化 ...

  9. tensorflow初次接触记录,我用python写的tensorflow第一个模型

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