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代码：
运行结果：
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Category-level Adversaries for Semantics Consistent Domain Adaptation
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一项令人惊喜的净化水质新技术 | 经济学人早报精选
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采用MERGE 语句的非关联形式提升性能
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docker pull tensorflow/serving
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【Keras】TensorFlow Serving
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Fate Serving安装部署
vi /etc/profile 在上图红线行这前插入以下内容
export JAVA_HOME/data/projects/fate/common/jdk/jdk-8u192
export JRE_HOME${JAVA_HOME}
export CLASSPATH.: J A V A H O M E / l i b : {JAVA_HOME}/lib: JAVAHOME/lib:{JRE_HOME}/lib
export PATH J A V A H O M E / …
tensorflow2 serving
tensorflow 模型训练部署为tfserving 服务
有以下三部 1 模型训练保存为savemodel 2 保存的模型在docker 部署服务。 3 在调用http 接口，进行模型推理。
1 模型训练保存为 models.save_model
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import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
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TensorFlow Serving Introduction
TensorFlow Serving Introduction
TensorFlow Serving 是一个高性能、开源的机器学习服务系统，为生产环境及优化TensorFlow而设计。它更适合运行多个大规模模型，并支持模型生命周期管理、多种算法实验及有效地利用GPU资源。TensorFlow Serving能够让训练…
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TensorFlow Serving 可以快速部署 Tensorflow 模型，上线 gRPC 或 REST API。
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windows编译TensorFlowServing
概述
整个编译打包过程的总体思路，是参照在linux下的编译流程，配置环境，执行编译命令，根据编译器/链接器反馈的错误，修改相应的源码或者相关库文件的存放路径，编译出windows平台下静态库和二进制执行文件。…
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TensorFlow Serving Introduction
TensorFlow Serving 系统非常适用于大规模运行能够基于真实情况的数据并会发生动态改变的多重模型。它给出了一个把模型应用到实际生产的解决方案。
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TensorFlow Serving是一个灵活、高性能的机器学习模型服务系统&#…
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TensorFlow Serving 介绍 TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库，可以将训练好的模型直接上线并提供服务。其一个重要特性是：它支持模型热更新与自动模型版本管理，这意味着一旦部署 TensorFlow Serving 后&#…
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