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tensorflow-serving源码理解

本文主要介绍利用训练好的inception模型提供识别服务的流程,结合tensorflow serving教程具体介绍模型保存及其提供服务的实现代码。

思维导图及实现流程:

  • 思维导图

server - 副本 (2)

 

  • 导出tensorflow模型

  • 启动并测试服务

模型保存

该部分内容主要涉及模型分类标签的加载、输入数据的转换、inference和模型保存。直接上源码部分。

基于模型提供服务

该部分主要包括基于上步保存的模型提供指定的服务。

客户端程序进行服务测试

该部分代码主要是利用proto buffer文件生成的代码实现grpc的客户端。

 

参考文献:

http://doc.oschina.net/grpc?t=57966

https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/reference/cpp-generated#service

 

 

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评论 2

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  1. #2

    请问Tensorflow Serving的Classification API和Predict API有啥区别?

    大卫8个月前 (09-14)回复
  2. #1

    请问Tensorflow Serving的Classification API和Predict API有啥区别?补充:你代码中SignatureDef分为这两类

    大卫8个月前 (09-14)回复

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