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テンソルフロー配信：セグメント化エラーinception_saved_model

hereの手順を実行しました。しかし、次のコマンドを実行中に bazel-bin/tensorflow_serving/example/inception_saved_model.runfiles/tf_serving/tensorflow_serving/example/inception_saved_model 「セグメンテーションフォルト」が発生しています。いくつかのいずれかが、plsは

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tensorfllow予測とラベル

私は音を分類するために使用したいテンソルの流れでニューラルネットワークを構築してきましたねえ、私は予測の結果を見たいのですが（ラベルのラベルとスコア）私はスコアをxが入力であり、これで、私は得ることができてい値、インデックス= tf.nn.top_k（X、10）//を取得するためにこのラインを使用していスコアは付いていますが、関連するラベルではありません。このラベルやラベルに追加できるものは

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

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_ser

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Tenorflow負荷モデル・エラー

以前に保存したTENSOFLOWモデル（グラフと変数の両方）をロードしようとしています。は、ここで私は tf.global_variables_initializer().run() y = tf.matmul(x, W) + b cross_entropy = tf.reduce_mean( tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labe

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テンソルフローの分類モデルを提供

私はテンソルフローで分類器を作成しようとしていますが、モデルを書いてそれが動作するのをテストしましたが、生産のためにそれを構築したいと考えていますが、モデルに入力し、これは私がpredict_classes関数にテストデータを渡すことによってそれをテストしてきたし、それが作品 #training the neural netork def get_train_inputs(): x

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テンソルフローのcheckponitをC++ APIなしで自分でロードするには？

テンソルフロー1.0を使用しています。 gcc & glibcのバージョンが低いため、私の制作環境でtensorflow-cppを作成できません。 C++でチェックポジットまたはフリーズグラフをロードする方法に関するドキュメントはありませんapiなし？ 1、ネットワークパラメータを保存する方法は？（...層、重み）構造をグラフ保存する方法、 2（...の埋込み）

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Tensorflowでグラフを保存またはロードするときにclear_devices = trueを設定することの欠点

Tensorflowには、clear_devicesデバイスを使用するいくつかのメソッドがあります。例えば、session_bundle.exporter.Exporter:init,import_meta_graph,export_meta_graph、python.training.saver.Saver.export_meta_graph`。ドキュメントの状態： clear_devices:

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TensorFlowカスタムモデルのためのサービス

私はTensorFlowサービングをカスタムモデル（訓練されていない出発点）に使用したいと思います。私はドッカーを使用してインセプションためのチュートリアルを、サービングTensorFlowの前Kubernetes部分を通してそれを作った：http://tensorflow.github.io/serving/serving_inception 私はBazelのコンパイルは、すべてがどのように動

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Tensorflow Serving - tf.contrib.learn.Experimentで訓練されたモデルの「サービス可能なバージョンはありません」メッセージ

Google Cloud ML Engineの入門チュートリアルを参考にモデルを訓練しました。私はこのモデルをGoogle Cloud MLに配備して問題なく運営することができました。今私はサービングTensorflowを使用してそれを提供しようとしているが、私は下のメッセージのエラーを取得しています： 2017-03-17 19:20:17.064146: W tensorflow_servi