我使用tensorflow.keras API构建和训练了一个经过训练的Keras模型，并使用没有可选参数的tf.keras.save_model()方法进行保存。Tensorflow是最新的，我的Python版本是3.8。据我理解，这个方法应该使用TF 2.X中推荐的默认"tf“格式保存模型，然后使用load_model()应该可以正常工作。as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation, Flatten, Dropout, Conv2D, MaxPooli
浏览 23提问于2021-09-23得票数 3
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我正在尝试在tensorflow服务上部署我的模型。但我面临安装tensorflow模型服务器本身的问题。在安装模型服务器之前，我还需要安装其他任何东西吗？我目前在VM上使用pythonv3.6和tensorflow版本1.12.0。conda安装tensorflow模型-服务器下面是我试图安装的两种方法：
使用conda安装的，给出了下面的错误.解决环境:失败的PackagesNot
浏览 0提问于2019-07-26得票数 3
TPU使用Tensorflow 2.3，据我所知，Tensorflow 2.3是Cloud支持的最新版本。(当我尝试使用Tensorflow 2.4或2.5时，我遇到了一个错误，说明该版本还不受支持)。
tensorflow<
浏览 6提问于2021-06-20得票数 2
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我正在遵循使用tensorflow服务部署初始模型。我使用的是ubuntu16.04和Bazel13.0。服务器正在运行，当我上传图片时，我能够ping通server.But，它显示以下错误
jennings@Jennings:~/serving$ bazel-bin/tensorflow_serving//example/inception_client.runfiles/tf_serving/tensorflow_serving/examp
浏览 3提问于2018-05-14得票数 2
我创建了一个文件夹"Model_en“，保存的模型的路径是:Model_en运行命令后："tensorflow_model_server--rest_api_port=8501 --model_name=Model_en tensorflow_model_server "
我得到的错误是："bash: tensorflow_model_server
浏览 11提问于2019-12-02得票数 1
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似乎加载Python解释器，所有的Tensorflow，numpy等都需要花费大量的时间。当这种情况必须发生在响应非平凡的请求频率的服务器上时，它看起来很慢。编辑
我知道我可以使用Tensorflow服务，但不想因为它的相关成本。
浏览 3提问于2017-09-13得票数 2
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我正在使用Tensorflow服务为模型服务。TensorFlow ModelServer: 1.13.0-rc1+dev.sha.fd92d2f我用load_model测试和预测(.如果我试图按指示提交请求：
2022-02-10 22:22:09.120103: W external/org_tensorflow/tensorflow/core/kernels/partitio
浏览 5提问于2022-02-10得票数 0
通过使用Tensorflow服务示例中的基本gRPC客户端从运行在docker上的模型中获得预测，我得到了以下响应：这就是我的客户目前的样子：import tensorflowas tf
from tensorf
浏览 8提问于2020-02-03得票数 2
我在Tensorflow模型服务器上观察到CPU的性能问题。与原始的Tensorflow模型推理相比，它的推理时间增加了一倍。两者都是用MKL构建的，只用于CPU。复制代码：
Tensorflow MKL构建： bazel build --config=mkl -c opt --copt=-msse4.1 --copt=-msse4.2 --copt=-mavx--copt=-mavx2 --copt=-mfma --copt=-O3 //tensorflow/tools&#
浏览 7提问于2017-11-27得票数 1
1回答
我对使用tensorflow发球有一些问题。
我使用tensorflow服务将我的tensorflow模型部署为RESTful API。但我怀疑tf服务服务器是否支持多线程。我还注意到tensorflow_model_server有--tensorflow_session_parallelism选项，但使用该选项会使服务器速度更慢。是否有任何关于使用tensorflow与多线程服务的参考？
浏览 1提问于2017-12-15得票数 6
我的环境意外地安装了tensorflow的三个版本，我尝试使用pip uninstall tensorflow和conda remove tensorflow来删除所有包。但是当我在我的环境中运行conda search tensorflow时，它仍然显示三个them.how，我可以完全删除它们吗？
浏览 33提问于2017-12-22得票数 1
我特别感兴趣的是，如果安装在参数服务器上的tensorflow与安装在worker上的tensorflow不同，会发生什么情况。(例如:不同版本的tensorflow)。分布式tensorflow如何协调工作进程和参数服务器之间执行代码中的潜在差异？
浏览 18提问于2017-01-22得票数 0
我在服务器上安装了jupyter笔记本和tensorflow，并使用Anacondas创建环境。在源代码激活‘my-conda- python 3’并输入python之后，‘’工作了。我做了：jupyter笔记本--顺便说一句，如果不使用源激活‘my-conda- python 3’，输入python，'import t
浏览 4提问于2017-03-10得票数 0
我有MS Server 2012R2x64和Python3.7，我已经安装了所需的软件包，但当我尝试安装tensorflow时，我收到了sush错误 C:\Windows\system32>pip3install tensorflow ERROR: Could not find a version that satisfies the requirementtensorflow (froERROR: No matching dist
浏览 54提问于2019-05-24得票数 2
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我发现docker映像TensorFlow/serving实际上使用可执行的tensorflow_model_server启动服务器。因此，我附加到一个码头容器手动启动服务器。我的命令：此命令使用日志启动<
浏览 2提问于2018-11-27得票数 4
我已经建立了syntaxnet和tensorflow-使用bazel服务。两者都嵌入了自己的(部分？)tensorflow的拷贝。我已经有了一个问题，我想要“导入”tensorflow的某些部分--在一个脚本中“生活”在syntaxnet树中，这是我无法理解的(不做一些非常丑陋的事情)。现在我想要“张力板”，但它显然不是作为syntaxnet或tensorflow服务中嵌入的tensorflow的一部分来构建的。
所以现在我确定“我做错了”。特别是，我如何构建tensorflow (使用
浏览 1提问于2016-06-13得票数 0
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另外，我还没有找到在Django上为tensorflow提供服务的任何教程，你知道一些吗？
谢谢，祝你今天过得愉快！
浏览 0提问于2020-04-16得票数 0
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我正在使用服务器(SSH)在我的本地PC与PyCharm进行远程开发。我安装了tensorflow (pip)从本地PC与sudo特权。当我在终端中运行tensorflow代码(MobaXterm)时代码可以工作，但由于权限原因无法在服务器中保存结果数据，但是当我使用sudo运行相同的代码时/python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
浏览 4提问于2019-12-25得票数 0
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我需要TensorFlow CentOS的预构建库，因为我的所有服务器都是CentOS，但是，我只能在官方的tensorflow.org网站：上找到为Ubuntu预先构建的库。我试着在tensorflow.org上使用bazel进行构建，但是构建时间太长了！任何更新的CentOS/Fedoda/Red都可以提供tensorflow包吗？个人回复是可以的。编辑:官方预置的TensorFlow仅仅是Python，这是可悲的。我降低了我的期望，TensorFlow<
浏览 2提问于2019-03-26得票数 0
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