TensorFlow Serving是一种灵活的高性能服务系统，适用于机器学习模型，专为生产环境而设计。 TensorFlow服务可以轻松部署新算法和实验，同时保持相同的服务器架构和API。 TensorFlow Serving提供与TensorFlow模型的开箱即用集成，但可以轻松扩展以提供其他类型的模型和数据。
不同类型的TensorFlow SignatureDefs的目的是什么？
似乎Predict SignatureDef包含Classification和Regression SignatureDefs的所有功能。什么时候使用分类或回归会有优势......
发生了不可能的错误：grpc status = StatusCode.NOT_FOUND，details =“找不到请求的服务
我正在尝试提供keras.applications模型。这不是我第一次在tensorflow-server docker图像的帮助下这样做，但是当我尝试使用时，我对于为什么我的代码停止工作一无所知......
我正在尝试导出Tensorflow模型，以便我可以在Tensorflow服务中使用它。这是我使用的脚本：import os import tensorflow as tf trained_checkpoint_prefix ='/ home / ubuntu / ...
尝试将我的keras模型导出到tensorflow服务时出错
from tensorflow.python.saved_model import builder as saved_model_builder export_path = r'tensorflowservingmodel'export_version = 1 builder = saved_model_builder.SavedModelBuilder（export_path）signature = ...
如何在此构造中实现调整大小功能？例如，in_image有shape =（845,594,3），但我想将这个图像的大小调整为shape =（299,299,3）def main（_）：with tf.Graph（...