极客学院_sigmoid_深度学习实战项目-利用rnn与lstm网络原理进行唐诗生成视频课程_中国AI数据

2019-11-25

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low/serving/blob/master/tensorflow SerVing / tools / docker / DOCker文件,该文件是在本地创建映像的configUration文件,因此可以使用我们应该: docker build --pull -t $ USER / tensorflow-serving-devel https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/s 请注意,下载所有依赖项可能需要一段时间。 现在使用容器开始使用图像来处理容器,我们使用: docker运行-v $ HOME:/ mnt / home -p 9999:9999 -it $ USER / tensorflow-serving-devel 这将在容器的/ mnt / home路径中加载您的主目录,并使您在其中的终端中工作。这是有用的,因为您可以直接在自己喜欢的IDE /编辑器上工作您的代码,然后立即使用该容器来构建编译工具。它还将使端口9999 oPen可以从您的主机访问它,以供以后使用我们要构建的服务器。 您可以通过退出离开集装箱码头,

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