Tensorflow ServingでTensorflowモデルを使用する方法を教えてください。

Question

tensorflow_model_serverバイナリを実行する場合は、モデル名のコマンドライン引数model_nameが必要です。

トレーニング中にモデルの名前を指定するにはどうすればいいですか？tensorflow_model_serverを実行しているときに指定するにはどうすればよいですか？

例：私が間違っている場合bazel-bin/tensorflow_serving/model_servers/tensorflow_model_server --port=9000 --model_name=model --model_base_path=../models/model/version/

Answer 1

は、私を修正していますが、実際にコマンドライン引数model_nameをお使いのモデル名を与えることができ、それがtensorflowグラフから何も一致している必要はありませんように見えます。

ソースコードから： https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/model_servers/main.cc#L41 To specify model name (default "default"): --model_name=my_name

Answer 2

クライアントがサーバに要求を作る際はい、モデル名は識別のためです。

私は現在でモデル名を割り当てるサービングTensorflowをテストしています：

--model_name="My_Model_Name"