起一次docker的tf serving同时加载多个模型，（不同功能的模型）
只需要配置文件
docker run -p 8501:8501 --mount type=bind,source=/home/jerry/tmp/multiModel/,target=/models/multiModel \
-t tensorflow/serving --model_config_file=/models/multiModel/models.config
起一次docker的tf serving同时加载多个模型，（不同功能的模型）
只需要配置文件
docker run -p 8501:8501 --mount type=bind,source=/home/jerry/tmp/multiModel/,target=/models/multiModel \
-t tensorflow/serving --model_config_file=/models/multiModel/models.config
起一次docker的tf serving同时加载多个模型，（不同功能的模型）只需要配置文件 https://blo...
部署方式 1、tf-serving 2、pb文件模型加载 tensorflow java接口直接调用pb模型文件进...
1 tf serving简介 2 保存模型为tf serving需要的pb格式文件 保存含有自定义签名信息的模型【...
相关的代码在load_servables_fast.h/cc中 如注释中所写：临时增加线程数// Connects...
模型部署 TF Serving部署TensorFlow模型how-to-deploy-tensorflow-mod...
tensorflow的模型输出文件是冻结图pb文件,将模型文件通过tf_serving部署成restful接口,采...
Saved Model是Tensorflow支持的一种保存模型的方式，在使用TF-Serving的时候需要使用这种...
1、通过tf将pb模型文件加载后生成GraphDef 这里需要注意，目前tvm只支持加载forzon的PB模型。 ...
TF-serving介绍 TensorFlow Serving是google提供的一种生产环境部署方案，一般来说在...
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：How to deploy TensorFlow models to...
本文标题：tf serving（四）加载多个模型
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/vpqzfctx.html
网友评论