他の言語環境でのTensorFlowの深い学習モデルの使用

Question

私はTensorFlowで多少の経験を積んでいますが、私はC＃の生産環境でTensorFlow訓練モデルを使用することに最終的になるプロジェクトに着手しようとしています。基本的に、私はC＃環境に入るライブデータを持っており、TensorFlowで私のモデルの出力に基づいて最終的に決定を出力したり、特定のアクションをとる必要があります。これは、基本的に既存のインフラストラクチャの制約です。

私は、データをディスクに書き込んだり、アプリケーションのPython部分を呼び出したり、最終的にはPythonアプリケーションの出力結果を読み込んだり、何らかのアクションを実行したりするなど、その上に。しかしこれは遅いです。

C＃とPythonベースのTensorflowとの同じ統合された関係をより速く達成する方法がありますか？私はthere appear to be some waysこれをC + +とTensorFlowで行うことがわかりますが、C＃はどうですか？

Answer 1

これはTensorFlow Servingの主要な使用例で、訓練されたTensorFlowモデルで推論を実行できるC++プロセスを作成し、gRPC以上の推論要求を処理できます。 gRPC supportsの言語でクライアントコードを記述することができます。 MNISTのチュートリアル：C++ serverとPython clientコンポーネントを見てください。