传智播客_纳什均衡_深度学习_几乎无需语言知识的自然语言处理模_中国AI数据

2019-11-25

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序: #在Docker容器上 cd / mnt / home / serving_example bazel运行:export / tmp / inception-v3 然后它将基于/ tmp / inception-v3中提取的检查点在/ tmp / inception-v3 / {current_timestamp} /中创建导出。 请注意,第一次运行它会花费一些时间,因为它必须编译TensorfloW。 定义服务器接口 下一步是为导出的模型创建服务器。 Tensorflow Serving旨在与gRPC一起使用,gRPC是可在HTTP / 2上运行的二进制RPC协议。它支持用于创建服务器和自动生成客户端stb的多种语言。由于Tensorlow通过C ++工作,因此我们需要在其中定义oUr服务器。幸运的是,服务器代码很短。 为了使用gRPC,我们必须在协议缓冲区中定义我们的服务合同,即IDL和用于gRPC的二进制编码。因此,让我们定义我们的服务。正如我们在导出部分中提到的那样,我们希望我们的服务拥有一种输入图像的JPEG编码字符串的方法,以对分类的类别及其相应分数

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