前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (中)——常用模块和模型的部署 TensorFlow 模型导出 使用 SavedModel 完整导出模型 不仅包含参数的权值,还包含计算的流程(即计算图) tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称") 将模型导出为 SavedModel model = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名称") 载入 SavedModel 文件 因为 SavedModel…

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Repository地址设置为阿里云的加速地址,这个大家可以自己去CSDN上面找 然后启动docker 2.使用Tensorflow 的 SaveModelBuilder保存Tensorflow的计算图模型,并且设置Signature, Signature主要用来标识模型的输入值的名称和类型 builder…

本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (上)——前置基础.模型建立与可视化 tf.train.Checkpoint :变量的保存与恢复 只保存模型的参数,不保存模型的计算过程 需要导出模型(无需源代码也能运行模型),请参考 SavedModel 可以使用其 save() 和 restore() 方法将 TensorFlow 中所有包含 Checkpointable State 的对象进行保存…

通过StartDT AI Lab专栏之前多篇文章叙述,相信大家已经对计算机视觉技术及人工智能算法在奇点云AIOT战略中的支撑作用有了很好的理解.同样,这种业务牵引,技术覆盖的模式也收获了市场的良好反响,而奇点云AIOT在市场的大面积铺开又给算法部门带来了新的挑战,也就是如何进一步的降低算法端计算成本,从而提升业务利润. 目标很简单,就是将现有算法模型在不降低准确性的前提下,缩小模型尺寸以节省硬件存储成本,简化模型计算复杂度,以节省硬件计算成本.这又小又快的模型优化要求,我们一般统称为模型加速问题…

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/300 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 一份来自『RESEARCH AND MARKETS』的二手车报告预计,从 2022 年到…

加速部署映像 - 也就是我们通常说的系统模板,通常我们为了提高 Windows 的安装速度,会事先制作一套包含驱动.应用软件.补丁程序以及自定义设置的标准化系统.这样我们在使用该加速部署映像完成安装后,就可以让用户直接使用,不仅在安装方面大大缩短了时间,也提高了用户的体验. 在 Windows XP 时代,我们在定制完毕系统后为了能够让该加速部署映像用于不同 HAL 的电脑,还需要人工执行很多复杂繁琐的操作,最后再使用 Sysprep 执行系统封装准备,完成后对系统打包.如果要实现自动安装,事先…

EasyEdge是百度基于Paddle Mobile研发的端计算模型生成平台,能够帮助深度学习开发者将自建模型快速部署到设备端.只需上传模型,最快2分种即可生成端计算模型并获取SDK.本文介绍EasyEdge生成端计算模型,并集成到手机APP的流程. 采用模型:基于MobileNet 的SSD模型 SSD使用一个卷积神经网络实现“端到端”的检测:输入为原始图像,输出为检测结果,无需借助外部工具或流程进行特征提取.候选框生成等. 官方开源代码:https://github.com/PaddlePa…

K8s集成实战-使用spinnaker进行自动化部署 1 spinnaker概述和选型 1.1 概述 1.1.1 主要功能 Spinnaker是一个开源的多云持续交付平台,提供快速.可靠.稳定的软件变更服务.主要包含两类功能:集群管理和部署管理 1.1.2 集群管理 集群管理主要用于管理云资源,Spinnaker所说的"云"可以理解成AWS,即主要是laaS的资源,比如OpenStak,Google云,微软云等,后来还支持了容器与Kubernetes,但是管理方式还是按照管理基础设施的…

使用TENSORRT和NVIDIA-DOCKER部署深部神经网络 当前部署工作流…

在tensorflow1.8之后的版本中,tensorflow.contrib部分都有tensorrt的组件,该组件存在的意义在于,你可以读取pb文件,并调用tensorrt的方法进行subgraph压缩,其他不能压缩的subgraph依然被tensorflow所处理.这样的操作方式就不同于你生成一个pb文件,然后单独用tensorrt的其他工具等等进行操作的方式了. 不同版本的tensorrt,其改动还是较多的,本文是基于tensorrt-integration-speeds-tensorfl…