这一章我们借着之前的NER的模型聊聊tensorflow serving,以及gRPC调用要注意的点.以下代码为了方便理解做了简化,完整代码详见Github-ChineseNER ,里面提供了训练好的包括bert_bilstm_crf, bilstm_crf_softlexcion,和CWS+NER多任务在内的4个模型,可以开箱即用.这里tensorflow模型用的是estimator框架,整个推理环节主要分成:模型export,warmup,serving, client request四步…

better-scroll踩坑合集:https://www.jianshu.com/p/6338a8033281…

小程序框架WePY 从入门到放弃踩坑合集 一点点介绍WePY 因为小程序的语法设计略迷, 所以x1 模块化起来并不方便, 所以x2 各厂就出了不少的框架用以方便小程序的开发, 腾讯看到别人家都出了框架了那看来我的小程序可能真的不太方便开发咯,那我也出一个吧 所以x3 WePY 就这么横空出世了. 那小鹅鹅 你早干嘛去了啊,为什么不把小程序设计的好用一点点!程序员好好玩是吧! 同样是仿原生应用你就不能学学人家Electron 把界面交给网页原生HTML 去处理么,搞一堆贼没用组件各种奇奇怪怪的问题…

踩坑内容包含以下 feature_column的输入输出类型,用一个数据集给出demo feature_column接estimator feature_column接Keras feature_column 输入输出类型 输入输出类型 feature_column输入可以是原始特征的列名,或者是feature_column.初上手感觉feature_column设计的有点奇怪,不过熟悉了逻辑后用起来还是很方便的.几个需要习惯一下的点: 深度模型的输入必须是Dense类型,所有输出是catego…

因为要在arm(aarch64)架构的linux环境中安装tensorflow-gpu,但是官方tf网上没有对应的版本,所以我们找了好久,找到一个其他人编译好的tensorflow on arm的github(https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm),但是用pip install 完成之后 的时候出现 谷歌了一下,发现需要更新libstdc++,但是试过无数种办法,始终更新不了!!! 然后我们又在nvidia官网找了另一种方法:https:/…

一.配置 JDK 时,在 /etc/profile 文件下配置环境变量,添加   #java environment export JAVA_HOME=/usr/java/jdk- export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/jre/lib/rt.jar:${JAVA_HOME}/lib/dt.jar:${JAVA_HOME}/lib/tools.jar export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin 注意: 1.JAVA_HOME 地址按照自己配置的来…

1:折线图条的颜色修改 series : [ { name : 'SBP(收缩压)', type : 'line', itemStyle : { normal : { lineStyle:{ color:'#f73d31' } } }, data : y_data }, 2:标题颜色属性修改 将图标主标题颜色修改成红色,只需要在 title:里面添加 textStyle: {color: 'red' }即可 title: { text: '平均耗时(分钟)', textStyle: { colo…

.net core框架下nlog不记录: 1.安装NLog.Web.AspNetCore 2.在Startup.cs文件的方法public void Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env)中,添加下面一行代码: env.ConfigureNLog("NLog.config"); Nlog默认配置: <?xml version="1.0" encoding="utf-8&q…

import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim import rawpy import numpy as np import tensorflow as tf import struct import glob import os from PIL import Image import time __sony__ = 0 __huawei__ = 1 __blackberry__ = 2 __stage_raw2ra…

自定义tf.keras.Model需要注意的点 model.save() subclass Model 是不能直接save的,save成.h5,但是能够save_weights,或者save_format="tf" NotImplementedError: Saving the model to HDF5 format requires the model to be a Functional model or a Sequential model. It does not work…