转自:https://www.jianshu.com/p/fb0ed26c35d5 1.添加tomcat服务器 点右上角编辑配置   编辑配置 点击左上角+选择tomcat服务器   添加tomcat 配置tomcat路径   配置tomcat 导入项目artifact 2.部署方式 这里有两种部署方式:   部署模式 war模式这种可以称之为是发布模式,这是先打成war包,再发布:   war模式 war exploded模式是直接把文件夹.视图页面 .classes等等移到Tomcat 部署

产品环境模型部署,创建简单Web APP,用户上传图像,运行Inception模型,实现图像自动分类. 搭建TensorFlow服务开发环境.安装Docker,https://docs.docker.com/engine/installation/ .用配置文件在本地创建Docker镜像,docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/servin

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

参考 1. tensorflow模型部署系列: 完

1 多GPU原理 单GPU时,思路很简单,前向.后向都在一个GPU上进行,模型参数更新时只涉及一个GPU. 多GPU时,有模型并行和数据并行两种情况. 模型并行指模型的不同部分在不同GPU上运行. 数据并行指不同GPU上训练数据不同,但模型是同一个(相当于是同一个模型的副本). TensorFlow支持的是数据并行. 数据并行的原理:CPU负责梯度平均和参数更新,在GPU上训练模型的副本. 多GPU并行计算的过程如下: 1)模型副本定义在GPU上; 2)对于每一个GPU, 都是从CPU获得数据,

前提:要实现多模型部署,首先要了解并且熟练实现单模型部署,可以借助官网文档,使用Docker实现部署. 1. 首先准备两个你需要部署的模型,统一的放在multiModel/文件夹下(文件夹名字可以任意取),其目录结构如下: multiModel/├── model1 │ └── 00000123 │ ├── saved_model.pb │ └── variables │ ├── variables.data-00000-of-00001 │ └── variables.index ├── mo

欢迎关注磐创博客资源汇总站: http://docs.panchuang.net/ 欢迎关注PyTorch官方中文教程站: http://pytorch.panchuang.net/ 专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch

在某些场景下,我们需要将机器学习或者深度学习模型部署为服务给其它地方调用,本文接下来就讲解使用python的flask部署服务的基本过程. 1. 加载保存好的模型 为了方便起见,这里我们就使用简单的分词模型,相关代码如下:model.py import jieba class JiebaModel: def load_model(self): self.jieba_model = jieba.lcut def generate_result(self, text): return self.ji

混合前端seq2seq模型部署 本文介绍,如何将seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本.要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial. 1.混合前端 在一个基于深度学习项目的研发阶段, 使用像PyTorch这样即时eager.命令式的界面进行交互能带来很大便利.这使用户能够在使用Python数据结构.控制流操作.打印语句和调试实用程序时,通过熟悉的.惯用的Python脚本编写. 尽管即时性界面,对于研究和试验应用程序是一个有用的工具,但是对于生产环

针对前文所述 机器学习模型部署摘要 中docker+fastapi部署机器学习的一个完整示例 outline fastapi简单示例 基于文件内容检测的机器学习&fastapi 在docker容器部署 Install pip install fastapi pip install "uvicorn[standard]" example from typing import Optional from fastapi import FastAPI #创建FastAPI实例 app

Nanodet模型部署(ncnn,openvino) nanodet官方代码库nanodet 1. nanodet模型部署在openvino上 step1: 参考链接 nanodet官方demo openvino官方文档 GiantPandaCV的openvino部署文档 step2: 步骤补充 以openvino官方文档为主要参考 进入openvino官方文档后点击[Install Package] 然后开始官方文档的step1进行选择下载形如[l_openvino_toolkit_p_202

从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法. 模型开发 『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务,用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字. 本任务用到的数据集为 MNIST 手写数字数据集,用于训练和测试模型.该数据集包含 60000 张训练图片. 10000 张测试图片.以及对应的分类标签文件,每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字,分辨率为 28 * 28. 环境配置 直接去飞桨AI S

平时工作就是做深度学习,但是深度学习没有落地就是比较虚,目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际,也了解到目前主要有 caffe2,腾讯ncnn,tensorflow,因为工作用tensorflow比较多,所以也就从tensorflow上下手了. 下面内容主要参考&翻译: https://www.tensorflow.org/mobile/?hl=zh-cn https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detect

前一篇讲过环境的部署篇,这一次就讲讲从代码角度如何导出pb模型,如何进行服务调用. 1 hello world篇 部署完docker后,如果是cpu环境,可以直接拉取tensorflow/serving,如果是GPU环境则麻烦点,具体参考前一篇,这里就不再赘述了. cpu版本的可以直接拉取tensorflow/serving,docker会自动拉取latest版本: docker pull tensorflow/serving 如果想要指定tensorflow的版本,可以去这里查看:https:

pytorch训练出.pth模型如何在MacOS上或者IOS部署,这是个问题. 然而我们有了onnx,同样我们也有了coreML. ONNX: onnx是一种针对机器学习设计的开放式文件格式,用来存储训练好的模型,并进行多种框架模型间的转换. coreML: Apple在2017年 MacOS 10.13以及IOS11+系统上推出了coreML1.0,官网地址:https://developer.apple.com/documentation/coreml . 2018年又推出MacOS 10.

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share blaze是FICO用于规则部署的工具,也可以部署逻辑回归模型,官网: http://www.blazeadvisortutorial.com/2012/02/bl

前言 ​ 当一个TensorFlow模型训练出来的时候,为了投入到实际应用,所以就需要部署到服务器上.由于我本次所做的项目是一个javaweb的图像识别项目.所有我就想去寻找一下java调用TensorFlow训练模型的办法. 由于TensorFlow很久没更新的缘故,网上的博客大都是18/19年的,并且是基于TensorFlow1.0的,对于现在使用的TensorFlow2.0不太友好. 下面我简述一下TensorFlow1.0时期的方法: 1.动态模型生成不便 需要将训练的.h5模型转换成.

承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行         在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化的操作. TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案.它支持端上的机器学习推理,具有低延迟和小二进制模型大小. TensorFlow Lite使用了许多技术,例如允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 对于本节,您需要从源代码构建TensorFlow

TF Lite开发人员指南 目录: 1 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 2 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 3 在移动端app,使用TensorFlow Lite模型推理 android IOS Raspberry PI 使用一个TensorFlow Lite 模型在你的移动端app需要受到需要约束:首先,你必须有训练好的模型(预训练/自己训练

拉去tensorflow srving 镜像 docker pull tensorflow/serving:1.12.0 代码里新增tensorflow 配置代码 # 要指出输入,输出张量 #指定保存路径 # serving_save signature = tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def( inputs={'input_param': model.inputs_placeholder}, outputs={'ty

做一个简易web使用Flask是最好的选择,不仅上手快,使用也很便利.Django很强大也很好用,但一次就会创建一个项目的所需的文件,我觉得对于测试一个模型在web端有没有效果没必要用它. flask依赖jinja和werkzeug,所以再稍微学一点jinja的语法即可. 关于TensorFlow如何保存/加载模型就不多说了(或者可以直接使用TensorFlow.js,但我用npm一直安装出错,遂放弃). 首先安装flask:`pip install flask`.可能需要注意flask的环境变