如何在不使用bazel的情况下执行TensorFlow serving example mnist_export？

TensorFlow Serving是一个用于部署机器学习模型的开源系统，可以提供高性能、可扩展和可靠的模型服务。mnist_export是TensorFlow Serving的一个示例，用于将训练好的MNIST模型导出为TensorFlow Serving可用的格式。下面是在不使用bazel的情况下执行mnist_export的步骤：

1. 安装TensorFlow Serving：首先，确保已经安装了TensorFlow Serving。可以通过以下命令安装：pip install tensorflow-serving-api
2. 下载mnist_export示例代码：从TensorFlow Serving的GitHub仓库中下载mnist_export示例代码。可以使用以下命令克隆仓库：git clone https://github.com/tensorflow/serving.git
3. 切换到mnist_export目录：进入克隆下来的TensorFlow Serving仓库中的tensorflow_serving/example/mnist_export目录。
4. 准备MNIST模型：确保已经训练好了一个MNIST模型，并将其保存为SavedModel格式。如果还没有训练好的模型，可以使用TensorFlow官方提供的MNIST训练示例进行训练。
5. 修改mnist_export.py文件：打开mnist_export.py文件，并根据自己的模型路径和版本号修改EXPORT_PATH和MODEL_VERSION变量。例如：EXPORT_PATH = '/path/to/your/model' MODEL_VERSION = 1
6. 执行mnist_export.py：运行以下命令执行mnist_export.py脚本：python mnist_export.py
7. 导出模型：执行完mnist_export.py脚本后，会在指定的EXPORT_PATH路径下生成一个包含导出模型的文件夹，其名称为<MODEL_NAME>/<MODEL_VERSION>。例如，如果EXPORT_PATH为/path/to/your/model，MODEL_VERSION为1，则导出的模型路径为/path/to/your/model/1。
8. 启动TensorFlow Serving：使用以下命令启动TensorFlow Serving，并加载导出的模型：tensorflow_model_server --port=8500 --rest_api_port=8501 --model_name=<MODEL_NAME> --model_base_path=/path/to/your/model其中，<MODEL_NAME>为模型的名称，/path/to/your/model为导出的模型路径。

至此，你已经成功地在不使用bazel的情况下执行了TensorFlow Serving的mnist_export示例。可以通过向TensorFlow Serving提供的REST API发送请求来进行模型推断。