tensorflow-serving

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これを行う最善の方法を探しましたが、明確な答えが見つかりませんでした。 cmakeを使用してテンソルフローを提供するクライアントを誰でも作成できましたか？ protoからCPPファイルを生成するのが難しいのは、予測サービスに必要なためです。これらのプロトファイルにはテンソルフローのプロトファイルも含まれています。これまでのところ、私はこれが出ている： project(serving C CXX)

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TensorFlow Servingのテキストサムモデルをエクスポートするとき、 'str'オブジェクトに属性 'dtype'がありません

現在、PREDICT SIGNATUREを使用してエクスポートされたTFテキストモデルを取得しようとしています。 _Decodeは、渡されたテスト記事の文字列から結果を返してから、それをbuildTensorInfoに渡します。実際には文字列が返されます。モデルをエクスポートするためにtextsum_export.pyロジックを実行すると、TensorInfoオブジェクトを構築しているポイントに

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新しいP3インスタンスのためのCUDA 9によるTensorflowのコンパイル

Amazonの修正されたソースから新しいTentorflowを再コンパイルすることができました。私は今、そのTensorflow「フォーク」で提供tfをコンパイルしようとしていますが、私はそのエラーを取得しています： ERROR: /root/.cache/bazel/_bazel_root/98acb40d8921d865487eab808ed364b2/external/org_tensor

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Tensorflow serving：モデルをエクスポートするときに「保存する/書き込む資産がありません」

最近テンソルフローサービスを使用して詳細な学習サービスを展開しようとしています。しかし、モデルをエクスポートするときに次の情報が得られます。 INFO:tensorflow: No assets to save INFO:tensorflow: No assets to write INFO:tensorflow: SavedModel written to: b'./mode

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JavaのTensorflow提供モデルからの行列応答を取得

私は現在Pythonでモデルを構築しており、別のJavaクライアントから結果を取得しています。 float[][]またはList<List<Float>>（それに似たようなもの）を1次元以上のTensorProtoから入手するにはどうすればよいか知る必要があります。 ======= from tensorflow.python.framework import tensor_util . .

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Javaクライアントを使用して、テンソルフローをワイド＆ディープモデルに対応する方法、またはJavaを使用してワイド＆ディープモデルをロードして予測する方法は？

私はファイナンスクライアントにテンソルフローによる深いモデル&を書くことができました。しかし、例と文書があまりにも不足しているので、それを解決するためにJavaを使う方法は疑問です。それは機能がfeatures.likeフローを処理する方法をサービングテンソルの流れを伝えるために辞書渡すことができますので、私は、正常に実行にそれを持っている使用パイソン： example = tf.train.E

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エキスパートを使用してJavaでテンソルフローモデルを読み込み/配信する際の問題

センサスデータを使用し、テンソルフローの推定子apiを使用して幅広く深いモデルを作成しました。モデルをJavaでロードする際に、モデルがロードされないようなエラーがあるようです。例外は Exception in thread "main" org.tensorflow.TensorFlowException: Op type not registered 'SparseFeatureCross'

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ここでのコードを使用してモデルを作成しtensorflowモデル

の文字列の出力を解析する方法： public static void main(String[] args) { Session session = SavedModelBundle.load("/Users/gagandeep.malhotra/Documents/SampleTF_projects/tf_iris_model/1510707746/", "serve").sessio

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Nodejs Tensorflow Serving Client Error 3

私は事前に訓練された開始モデルを提供しており、これまで公式のチュートリアルに従ってきました。それはTensorflowのサービングAPIからであるように私はprediction_service.protoを使用してい { Error: contents must be scalar, got shape [305] [[Node: map/while/DecodeJpeg = Decod