keras训练了个二分类的模型.需求是把keras模型跑到 tensorflow serving上 (TensorFlow Serving 系统用于在生产环境中运行模型) keras模型转 tensorflow模型 我把 keras模型转tensorflow serving模型所使用的方法如下: 1.要拿到算法训练好的keras模型文件(一个HDF5文件) 该文件应该包含: 模型的结构,以便重构该模型 模型的权重 训练配置(损失函数,优化器等) 优化器的状态,以便于从上次训练中断的地方开始 2.…

I'm using keras 2.1.* with tensorflow 1.13.* backend. I save my model during training with .h5 format and after that I convert it into protobuf (.pb) model. Everything looks good during converting process, but the result of tensorflow model is a bit…

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving…

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…

TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法.第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例. 项目中模型的代码: class TensorFlowDKT(object): def __init__(self, config, batch_size): # 导入配置好的参数 self.hiddens = hiddens = config.modelConfig.h…

最近在用Docker搭建TensorFlow Serving, 在查阅了官方资料后,发现其文档内有不少冗余的步骤,便一步步排查,终于找到了更简单的Docker镜像构建方法.这里有两种方式: 版本一: FROM ubuntu:18.04 # Install general packages RUN apt-get update && apt-get install -y wget && \ apt-get clean && \ rm -rf /var/lib/…

1.安装tensorflow serving 1.1确保当前环境已经安装并可运行tensorflow 从github上下载源码 git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/serving 进入到serving目录下的tensorflow运行./configure,并安装步骤完成(需将 2问题解决的的步骤全操作完后执行安装步骤) 1.2.编译example代码 bazel build tensorflow_serving…

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…

http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23361413 ,原题:TensorFlow Serving 尝尝鲜 2016年,机器学习在 Alpha Go 与李世石的世纪之战后变得更加炙手可热.Google也在今年推出了 TensorFlow Serving 又加了一把火. TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving…

[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…