启动时添加环境变量 export TF_CPP_MIN_VLOG_LEVEL=1 ,这样可以打印VLOG(1)的log…

mybatis 打印sql log, 方便调试.如何配置呢? log4j.xml : <!-- 打印sql start --> <appender name="IBatis" class="org.apache.log4j.ConsoleAppender"> <layout class="org.apache.log4j.PatternLayout"> <param name="Conversi…

Mapreduce打印调试内容: 一.启动JobHistoryServer mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver [hadoop@node11 sbin]$ jps NodeManager NameNode QuorumPeerMain Master DataNode HMaster ResourceManager DFSZKFailoverController JobHistoryServer 通过jps查看JobHistoryServer进程…

最近在学习tensorflow serving,但是就这样平淡看代码可能觉得不能真正思考,就想着写个文章看看,自己写给自己的,就像自己对着镜子演讲一样,写个文章也像自己给自己讲课,这样思考的比较深,学到的也比较多,有错欢迎揪出, minist_saved_model.py 是tensorflow的第一个例子,里面有很多serving的知识,还不了解,现在看.下面是它的入口函数,然后直接跳转到main if __name__ == '__main__': tf.app.run() 在main函数里…

[摘要] Tensorflow Serving 是tf模型持久化的重要工具,本篇介绍如何通过Docker compose搭建并调试TensorFlow Serving TensorFlow Serving GitHub地址: https://github.com/tensorflow/serving 建立docker-compose 文件目录 在serving下建立docker-compose.yml文件. 一.下载安装测试TensorFlow Serving正常运行 拉取最近版本的docker…

在做移动端开发的时候大家应该都遇到过这么一个问题:如何在手机上打印调试信息? 在pc端我们通常会用console.log 或者 alert,但大家知道console.log在手机上是看不到打印信息的:而用alert话,alert后还要点击确定,如果循环alert,那就悲剧了,一直点确定吧,可能手机还因此搞死机了. 那么有没有一种显得更加优雅的方式去输出调试信息呢? 有的.使用debug.js就好了. 快速上手 引入debug.js后,你会得到debug这个方法,是用方法如下: debug.suc…

Tensorflow serving提供了部署tensorflow生成的模型给线上服务的方法,包括模型的export,load等等. 安装参考这个 https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/g3doc/setup.md 但是由于被qiang的问题 (googlesource无法访问) https://github.com/tensorflow/serving/issues/6 需要修改一下 WORKS…

cotex_m3内核的ARM提供了ITM串口打印观测的功能,可以不用ARM单片机自己的串口就可在开发时候串口打印调试.节约了宝贵的内部资源,同时也为调试提供了方便.使用方法如下: 1 将下面的SWO_Printf.c加入到工程中 /*SWO_Printf*/#include <stdio.h>/*1 ÔÚkeil mdkÖÐÑ¡ÔñʹÓÃswo; 2http://blog.csdn.net/xiaolei05/article/details/8526021 *///Add ITM Port…

在写单片机程序时我们一般喜欢使用printf来通过串口打印调试信息,但这个函数是不能够直接使用的.必须做点对库函数的修改. 具体project下载地址: http://download.csdn.net/detail/liucheng5037/8847961 STM32M CUBE是ST官方提供的库以及初始化工具,非常好非常强大,可是在UART方面值提供了例如以下函数: HAL_StatusTypeDef HAL_UART_Transmit(UART_HandleTypeDef *huart,…

TensorFlow服务是一个灵活的,高性能的机器学习模型的服务系统,专为生产环境而设计. TensorFlow服务可以轻松部署新的算法和实验,同时保持相同的服务器体系结构和API. TensorFlow服务提供与TensorFlow模型的即开即用集成,但可以轻松扩展到其他类型的模型和数据. TensorFlow Serving is a flexible, high-performance serving system for machine learning models, designed…