我在生产中有使用Tensorflow服务框架提供服务的模型。 我想用这些模型开始A/B测试，我想知道在这里开始这种类型的实验的最佳策略是什么。具体地说，我希望能够每半小时在不同的模型之间动态切换，并为来自网关的同一呼叫提供不同的预测响应。根据这些讨论： TensorFlow Serving: Upda
浏览 22提问于2020-10-01得票数 0
当我学习tensorflow时，tensorflow的一个基本概念是计算图，而这些图被认为是静态的。我在Pytorch中发现，这些图表据说是动态的。tensorflow中的静态计算图和Pytorch中的动态计算图有什么区别？
浏览 1提问于2017-09-11得票数 30
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给定一个TensorFlow tf.while_loop，如何计算x_out相对于网络每个时间步长的所有权重的梯度？[steps, x_out]
condition, [steps, layer_1]一些笔记
在我的网络中，情况是动态的。在循环中使用tf.gradients的唯一可能性似乎是只计算相对于weight
浏览 0提问于2018-03-29得票数 10
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如何使用tensorflow服务重新培训当前在生产中使用的新数据的模型？我们是否要手动训练模型，然后再提供服务呢？或者有什么自动化的方法。
我在用tensorflow和码头一起服务。基本上，我们的想法是:考虑到已经有一个使用tensorflow服务的模型，在未来我会得到一些额
浏览 6提问于2021-03-12得票数 1
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我正在处理一个运行TensorFlow服务的容器。这是我的DockerfileCOPYmodels/mnist /models/mnistmodel_c
浏览 10提问于2022-03-03得票数 1
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我是Tensorflow服务的新手，正在寻找一种方法来动态地将模型添加到在Docker镜像中运行的TF服务。我的目标(如果可能的话)是拥有一个TF Server Docker镜像，它可以在Docker镜像运行时使用现有模型的新模型或新版本。
浏览 4提问于2018-10-13得票数 0
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朋友们，我正在写一个应用程序，它将产生基于ML模型调用的建议。应用程序将有不同的模型，其中一些模型应该按顺序调用。数据科学家应该能够在系统中上传模型。这意味着应用程序应该具有存储模型元数据以及模型服务器地址的逻辑。模型服务器将在模型上传事件中动态实例化。我想在这里使用一个TensorFlow<
浏览 15提问于2019-11-16得票数 1
我有一个用Python语言训练的Tensorflow模型，导出为.pb文件，然后与Tensorflow一起使用。我已经编写了一个自定义op，它极大地加快了此Tensorflow模型中某些操作符的推理速度，但仅适用于推理--我不能在训练期间使用此自定义op。我想知道是否可以在Tensorflow服务中使用这个自定义op和.pb文件。我认为我可能必须编辑.pb文件，以便它使用我
浏览 97提问于2021-08-27得票数 0
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Qt -向占位符添加动态控件
、、、、
我正在寻找一种最佳的方法来动态地交换Qt中从Qt设计器创建的预定义布局中的进出控件。
我来自ASP.NET背景，在那里我经常使用“占位符”的概念来处理这种类型的任务，并在运行时将控件作为子控件添加。
浏览 2提问于2010-12-06得票数 0
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如何优化服务流程模型
、、、
我和凯拉斯一起训练了一个模特。现在我想通过Tensorflow服务部署它。因此，我以这种方式将其转换为SavedModel格式： K.'predict': })
我开始使用Tensorflow服务(通过apt安装安装了Tensorflow模型
浏览 3提问于2017-09-27得票数 1
从谷歌教程中，我们知道如何在TensorFlow中训练一个模型。但是，保存经过训练的模型的最佳方法是什么，然后在生产服务器中使用基本的最小python来提供预测。我的问题基本上是关于TensorFlow最佳实践，以保存模型并在不影响速度和内存问题的情况下在活动服务器上提供预测
浏览 2提问于2016-01-27得票数 17
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我是的新手，我们需要在运行时为给定的一组目录动态地初始化监听器。目录列表将在属性文件中定期更新，此列表中的每个目录都需要初始化服务激活器和队列通道。
例如，目录列表可以是Dir1、Dir2、Dir3。在运行时，根据属性文件中提供的列表，我需要动态地创建一个服务激活器，其中的每个通道都与队列通道相关联。在
浏览 4提问于2016-09-21得票数 1
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我已经在本地进行了培训，并希望将其部署到Google平台上进行预测。我尝试过的部署策略：
使用Google引擎进行预测：这种方法在GCS上创建输出部件文件。必须将它们合并并写入。因此，在这种方法中<
浏览 1提问于2018-10-03得票数 2
我也有一个tensorflow句子分类模型。把这两者结合在一起的最佳/标准方法是什么？详细信息：
基本上，我有一个django项目目录和两个用于分类的.py文件。在</
浏览 1提问于2016-05-22得票数 28
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我目前正在运行一个pytorch模型，该模型定期调用tensorflow模型进行基准测试。我希望这两个模型都支持GPU，并在相同的脚本中运行。由于tensorflow基准测试代码直到过程结束都需要GPU内存，因此我选择在multiprocessing.Process中运行基准测试代码，以便我的pytorch模型可以在基准测试脚本
浏览 48提问于2020-06-16得票数 0
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与keras (h5)模型相比，Tensorflow的预测速度非常慢。这种行为在Colab和Windows 10系统上是相似的。我将标准的VGG16模型转换为有优化也有无优化(converter.optimizations = tf.lite.Optimize.DEFAULT)
具有优
浏览 0提问于2021-04-01得票数 0
所以现在有一个很大的更新，从TensorFlow 1.X转移到2.X。
在TF-1.X中，我习惯了一条管道，它帮助我把我的角膜模型推向生产。管道：keras (h5) model --> freeze & convert to pb --> optimize pb --这个工作流帮助我加快了推理的速度，我的最后一个模型可以存储一个(pb)文件如何在TensorFlow 2.0.0?中</e
浏览 15提问于2019-11-08得票数 9
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是否可以在运行时将操作契约添加到rest服务？
例如，我们有一个在端点下可用的服务: www.mywebsite.com已经有一个operationContract: getName。但是现在我想在运行时添加两个额外的operationContracts:比如getAdress和GetNumber。
浏览 2提问于2016-11-24得票数 0
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我有几个进程在服务器上运行，其中一个是在tensorflow中训练模型。我希望训练者定期将当前模型发送到其他流程。我现在这样做的方式是使用通常的Saver类，它可以save到磁盘和从磁盘restore。
但是，我认为这种形式的IPC效率相当低，并且可能会导致服务器上的文件系统锁定。如果有一种方法可以将变量序列化为blob，我可以
浏览 1提问于2016-09-15得票数 1
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在我们的内容管理系统中，我们大量使用RazorEngine来渲染页面的每一部分。在同一平台上，我们托管了大约30个门户，这些门户托管在IIS上的多个应用程序池中。另外，我们在一个web场中有10个web服务器。现在，跳过在运行时编译每个Razor的最佳方法是什么，因为它被缓存在内存中，并且每个应用程序池和每个服务</em
浏览 3提问于2015-07-27得票数 0
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