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私はSavedModelをエクスポートしましたが、今すぐ戻して予測します。それは、次の機能とラベルで訓練を受けた： F1 : FLOAT32 F2 : FLOAT32 F3 : FLOAT32 L1 : FLOAT32 だから私は、単一のFLOAT32予測を得る20.9, 1.8, 0.9値を供給するようにしたいと言います。これをどのように達成するのですか？モデルを正常に読み込むことがで

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Java Tensorflow Serving Prediction Clientが遅すぎる

tensorflowオブジェクト検出モデルを作成し、tensorflowサービングを使用して配信しました。私はサービングモデルをテストするためにPythonクライアントを作成しました。そして、それはすべての予測を受け取るのに約40msの時間がかかります。 t1 = datetime.datetime.now() result = stub.Predict(request, 60.0) # 60

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分散Tensorflowチュートリアルの例を説明できますか？

私は分散コンピューティングの世界では幾分新しいです。公式のテンソルフローチュートリアルからfollowingを読んでいましたが、チュートリアルの主な例で何が起こっているのかかなり混乱しました。特に、psジョブと作業者はどのように対話しますか？ psジョブの役割はまったく何ですか？コード内の対応する部分は非常に限られているので、あまり効果がないように見えるので、その目的は何ですか？私は、私たちの分

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テソルフロー変数ファイル

私はテンソルフローサービスをしようとしています。 pbファイルと変数フォルダが作成されます。変数フォルダの下にファイルが作成されていません。さらなる実験後このような └── variables ├── variables.data-00000-of-00001 └── variables.index 、私は出力がtf.Variableに出力されたときに、ファイルにの

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複数の隠れ層のLSTM RNNを作るためにtf.nn.dynamic_rnn使用

私は https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn でtf.dynamic.rnnのマニュアルを読み、複数の時間ステップの単層RNNを作るためにそれを使用。 tf.dynamic.rnnを使用して複数の隠れたレイヤーをスタックできるかどうか疑問に思っていました。それは可能ですか？

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テンソル流通、異なる結果を得る

テンソルフローを使用して、事前に訓練されたモデルを提供しています。奇妙なことは、私がこのモデルのために同じデータを入力したときに、毎回異なる結果が得られたことです。変数の初期化時に問題が発生する可能性があると私は考えていました。

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saved_model_cliを使用してテンソルフローの「ワイドおよびディープ」モデルを照会するにはどうすればよいですか？

https://github.com/MtDersvan/tf_playground/blob/master/wide_and_deep_tutorial/wide_and_deep_basic_serving.mdでSavedModelの「ワイド＆ディープ」チュートリアルを実行した後、Tensorflowに付属のsaved_model_cliを使用してSavedModelにクエリを実行できないよ

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Tensorflow：レイヤーサイズはバッチサイズに依存しますか？

私は現在、Tensorflowライブラリに精通していますが、私はバグという根本的な疑問を持っています。 MNIST分類用の畳み込みニューラルネットワークを構築しているうちに、自分のmodel_fnを使用しようとしました。通常、次の行が入力フィーチャの形状を変更するために発生します。であり、-1は入力バッチサイズを表します。私は私の畳み込み層への入力として、このノードを使用しているので、 x =