基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估

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基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估

一.前言随着深度学习在图像.语言.广告点击率预估等各个领域不断发展,很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用.而在广告CTR预估方面,新模型也是层出不穷: Wide and Deep[1].DeepCross Network[2].DeepFM[3].xDeepFM[4],美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍.但是,当离线模型需要上线时,就会遇见各种新的问题: 离线模型性能能否满足线上要求.模型预估如何镶入到原有工程系统等等.只有准确的理解深度学习框架,才能更好地将深度学习部署到线…

大数据下基于Tensorflow框架的深度学习示例教程

近几年,信息时代的快速发展产生了海量数据,诞生了无数前沿的大数据技术与应用.在当今大数据时代的产业界,商业决策日益基于数据的分析作出.当数据膨胀到一定规模时,基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值,而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系.本文就以大数据作为场景,通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一技术.大数据架构中采用的是hadoop系统以及Kerberos安全认证,深度学习采用的是分布式的Tensorflow架构,hadoop解决了大数据的存储问…

基于NVIDIA GPUs的深度学习训练新优化

基于NVIDIA GPUs的深度学习训练新优化 New Optimizations To Accelerate Deep Learning Training on NVIDIA GPUs 不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力.NVIDIA每月都会发布优化的NGC容器,为深度学习框架和库提高性能,帮助科学家最大限度地发挥潜力.英伟达持续投资于全数据科学堆栈,包括GPU架构.系统和软件堆栈.这一整体方法为深度学习模型训练提供了最佳性能,正如NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所…

TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 浅谈卷积神经网络 CNN

前言上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录一.卷积神经网络的原理二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字…

[Tensorflow实战Google深度学习框架]笔记4

本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 1. MNIST数据处理为了方便使用,Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据,这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式,将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式. 2. 神经网络模型训练及不同模型结果对比为了评测神经网络模型在不同参数下的效果,一般会从训练数据…

1 如何使用pb文件保存和恢复模型进行迁移学习（学习Tensorflow 实战google深度学习框架）

学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节. 具体见我提出的问题:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283后,对代码进行了修改. 问题的跟踪情况记录: 1 首先是保存模型: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import grap…

TensorFlow+实战Google深度学习框架学习笔记（5）----神经网络训练步骤

一.TensorFlow实战Google深度学习框架学习 1.步骤: 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果. 2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法. 3.生成会话(session)并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法. 2.代码: 来源:https://blog.csdn.net/longji/article/details/69472310 import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState # 1. 定义神…