众所周知，python在开发效率、易用性上有着巨大的优势，但作为一个解释性语言，在性能方面还是存在比较大的缺陷，在各类AI服务化过程中，采用python作为模型快速构建工具，使用高级语言(如C++，java...本文重点介绍tensorflow C++服务化过程中实现方式及遇到的各种问题。...实现方案 对于tensorflow c++库的使用，有两种方法： (1) 最佳方式当然是直接用C++构建graph，但是当前c++tensorflow库并不像python api那样full-featured...是因为在编译tensorflow so库的时候没有把这些CPU加速指令编译进去，因此可以在编译的时候加入加速指令，在没有GPU条件下，加入这些库实测可以将CPU计算提高10%左右。...bazel build -c opt --copt=-mavx --copt=-mfma --copt=-mfpmath=both --copt=-msse4.2 -k //tensorflow:libtensorflow_cc.so
Google ML Engine，全托管TensorFlow平台，训练模型一键转换预测服务。...CPU加速。pip命令安装，与更广泛机器兼容，TensorFlow默认仅在x86机器使用SSE4.1 SIMD指令。源代码安装可以获得最大性能，开启CPU高级指令集支持。...bazel 构建只能在自己机器运行二进制文件。...bazel build -c opt --copt=-mavx --copt=-mavx2 --copt=-mfma --copt=-mfpmath=both --copt=-msse4.2 --copt...参考资料： 《TensorFlow技术解析与实战》 欢迎推荐上海机器学习工作机会，我的微信：qingxingfengzi
我是TensorFlow的新手。...那为什么不使用呢？...由于tensorflow默认发行版是在没有CPU扩展的情况下构建的，例如SSE4.1，SSE4.2，AVX，AVX2，FMA等。...Tensorflow使用一个称为bazel的临时构建系统，构建它并不是那么简单，但是肯定是可行的。...此解决方案加快了我的推断速度，达到x3。
因此本文通过将一系列的图像分类模型放在多个平台上测试，希望得出一些重要结果并为 TensorFlow 社区提供可信的参考。不仅如此，同时在本文最后一节中还将给出测试进行的细节和所使用脚本的链接。...with tests run via Docker CUDA / cuDNN：8.0 / 5.1 TensorFlow GitHub hash：b1e174e 构建命令：bazel build -c...LTS CUDA / cuDNN：8.0 / 5.1 TensorFlow GitHub hash：b1e174e 构建命令：bazel build -c opt --copt=-march="haswell.../ cuDNN：8.0 / 5.1 TensorFlow GitHub hash：b1e174e 构建命令：bazel build -c opt --copt=-march="haswell" --config.../ cuDNN：8.0 / 5.1 TensorFlow GitHub hash：b1e174e 构建命令：bazel build -c opt --copt=-march="haswell" --config
compiled to use: AVX AVX2这个错误表示你的CPU支持AVX和AVX2指令集，但是你所使用的TensorFlow二进制文件没有被编译以支持这些指令集。...编译TensorFlow源代码这个选项需要一些额外的步骤，但是可以确保你使用的TensorFlow版本是针对你的硬件进行了优化的。首先，你需要安装Bazel构建工具。...安装低版本的TensorFlow如果你不想编译TensorFlow源代码，还可以选择安装一个低版本的TensorFlow，该版本没有使用AVX和AVX2指令集。...你可以选择编译TensorFlow源代码以针对你的硬件进行优化，或者安装一个低版本的TensorFlow，该版本没有使用AVX和AVX2指令集。...在机器学习和深度学习中，使用AVX和AVX2指令集可以加速矩阵运算、卷积计算和向量操作等关键计算步骤，从而提高训练和推理的速度。
GitHub hash: b1e174e Benchmark GitHub hash: 9165a70 创建命令: bazel build -c opt --copt=-march="haswell"...: b1e174e Benchmark GitHub hash: 9165a70 创建命令:bazel build -c opt --copt=-march="haswell" --config=cuda...: 9165a70 创建命令: bazel build -c opt --copt=-march="haswell" --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package...每个模型使用的配置 为了简化服务器设置，亚马逊 EC2（p2.8xlarge）在运行工作服务器的同时还运行了参数服务器。...上述平台的GPU是以默认设置来运行的。对NVIDIA®Tesla®K80而言，这就意味着没有使用GPU加速。
这里，我总结了下面一些知识点，我认为是比较重要的： TensorFlow Serving通过Model Version Policy来配置多个模型的多个版本同时serving； 默认只加载model的latest...For example: bazel build -c opt --copt=-msse4.1 --copt=-msse4.2 --copt=-mavx --copt=-mavx2 --copt=-mfma...关于使用--copt=O2还是O3及其含义，请看gcc optimizers的说明，这里不作讨论。（因为我也不懂...） 那么，是不是都是按照官方给出的一模一样的copt选项进行编译呢？答案是否定的！...这取决于你运行TensorFlow Serving的服务器的cpu配置，通过查看/proc/cpuinfo可知道你该用的编译copt配置项： 使用注意事项 由于TensorFlow支持同时serve多个...我的环境是使用3.5.0 post1，不存在这个问题，请你留意。更多请查看issue 582。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...，但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用。...由于tensorflow默认分布是在没有CPU扩展的情况下构建的，例如SSE4.1，SSE4.2，AVX，AVX2，FMA等。...源码 如果您没有GPU并且希望尽可能多地利用CPU，那么如果您的CPU支持AVX，AVX2和FMA，则应该从针对CPU优化的源构建tensorflow。...Tensorflow使用称为bazel的ad-hoc构建系统，构建它并不是那么简单，但肯定是可行的。在此之后，不仅警告消失，tensorflow性能也应该改善。
之前搞 opentelemetry-cpp 的时候接触了下 bazel 构建系统。这玩意儿用起来有一点坑，特别是使用自定义编译环境的时候。...在使用我自己编译的很新版本的 GCC 和 clang+libc++ 的时候，涉及对libssp的检测和 LD_LIBRARY_PATH 环境变量在 bazel 中各个步骤中的传递，这里记录一下适配脚本。...BAZEL_OPTIONS="--copt=-DENABLE_METRICS_PREVIEW --copt=-DENABLE_LOGS_PREVIEW" BAZEL_TEST_OPTIONS="$BAZEL_OPTIONS...="$BAZEL_LINUX_GCC_OPTIONS --copt -fstack-protector-all --host_copt -fstack-protector-all --linkopt -..." BAZEL_TEST_OPTIONS="$BAZEL_TEST_OPTIONS $BAZEL_LINUX_GCC_OPTIONS" fi 然后，就可以直接使用以下脚本启动 bazel : # =
这种小型关键词检测（small-footprint keyword-spotting，KWS）推断通常在本地设备上运行，所以你不必担心服务提供商随时监听你的声音。而云服务只在你发出指令后才启动。...在这个项目中，我使用了 TensorFlow 中的量化工具来进行模型压缩。目前我只使用权重量化来减小模型大小，因为根据 Mac 上的测试结果，完整 8 位转换没有提供额外的好处，比如缩短推断时间。...第二步：适用于安卓的 TensorFlow 库 要用 TensorFlow 构建安卓应用程序，我推荐从 TensorFlow Android Demo开始。...在我的项目中，我把 TF speech example 作为模板。这个示例中的 gradle 文件帮助我们构建和编译安卓的 TF 库。但是，这个预构建的 TF 库可能不包括模型所有必要的 ops。...为了找到 ops 的完整列表，我首先使用 tf.train.write_graph 输出图的详细信息。
3.1 TensorFlow的编译及安装 安装有两种情况 使用CPU，安装容易 使用GPU，需要先安装CUDA和cuDNN，比较复杂 不管哪种情况，我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境，...而Mac系统主要使用CPU版本(Mac系统很少使用NVIDIA显卡，而目前TensorFlow对CUDA支持得比较好，对AMD的OpenCL支持还属于实验阶段)，安装方式和Linux的CPU方式基本一致...-gpgrade tensorflow-1.3.0rc0-py3-none-any.whl 第二种使用源码编译安装，先确保系统安装了gcc(版本最好介于4.8~5.4之间)，还要确保安装了构建工具bazel...bazel是Google自家的编译工具，以快速、可扩展、灵活、可靠著称，下载安装方式如下地址： https://github.com/bazelbuild/bazel 安装步骤： (1) 下载源码包，解压...路径，依然使用Anaconda的路径 不选择使用GPU，包括OpenCL和CUDA (3) 执行编译 bazel build --copt=-march=native -c opt //tensorflow
这种小型关键词检测(small-footprint keyword-spotting，KWS)推断通常在本地设备上运行，所以你不必担心服务提供商随时监听你的声音。而云服务只在你发出指令后才启动。...在这个项目中，我使用了 TensorFlow 中的量化工具来进行模型压缩。目前我只使用权重量化来减小模型大小，因为根据 Mac 上的测试结果，完整 8 位转换没有提供额外的好处，比如缩短推断时间。...第二步：适用于安卓的 TensorFlow 库 要用 TensorFlow 构建安卓应用程序，我推荐从 TensorFlow Android Demo开始。...在我的项目中，我把 TF speech example 作为模板。这个示例中的 gradle 文件帮助我们构建和编译安卓的 TF 库。但是，这个预构建的 TF 库可能不包括模型所有必要的 ops。...为了找到 ops 的完整列表，我首先使用 tf.train.write_graph 输出图的详细信息。
搭建TensorFlow服务开发环境 Docker镜像 TensorFlow服务是用于构建允许用户在产品中使用我们提供的模型的服务器的工具。...这是非常有用的，因为你可使用自己偏好的IDE或编辑器直接编辑代码，同时在运行构建工具时仅使用该容器。它还会开放端口9999，使你可从自己的主机中访问它，并供以后将要构建的服务器使用。...Bazel工作区 由于TensorFlow服务程序是用C++编写的，因此在构建时应使用Google的Bazel构建工具。我们将从最近创建的容器内部运行Bazel。...Bazel在代码级管理着第三方依赖项，而且只要它们也需要用Bazel构建，Bazel便会自动下载和构建它们。...本文小结 在本文中，我们学习了如何将训练好的模型用于服务、如何将它们导出，以及如何构建可运行这些模型的快速、轻量级服务器；还学习了当给定了从其他App使用TensorFlow模型的完整工具集后，如何创建使用这些模型的简单
为了让你在Android上开始使用tensorflow，我们将通过两种方式来构建我们的移动端的Tensorflow例子并将它部署到一个Android设备上。 为什么要选择这些方法之一？...如果您使用自定义操作，或有其他原因从头开始构建Tensorflow，请向下滚动并查看我们有关使用Bazel构建demo的说明。...使用Bazel构建Demo 另外一种方法在Android上使用Tensorflow就是使用Bazel构建一个apk并且使用ADB加载它到你的设备当中。...具体如下图所示： 运行Bazel去构建Demo bazel build -c opt //tensorflow/examples/android:tensorflow_demo 使用ADB去安装apk到你的设备当中...Demo还包括光学追踪，当物体在帧之间移动时，会比Tensorflow推断运行更加频繁。
安装bazel需要java1.8的环境，我的服务器上之前用rpm方式安装了jdk-8u40可以直接使用。...如果服务器上没有java1.8也可以下载一个tat.gz方式的java包，解压并正确配置环境变量 这里安装的bazel0.4.5与0.4.0的安装方法有些不同,参考这里 之前尝试了使用0.4.0版本bazel...首先去github上bazel的releases页面下载bazel-0.4.5-dist.zip 这个包并上传到服务器上，然后在服务器上安装 mkdir bazel mv bazel-0.4.5-dist.zip.../software/bin/ 安装tensorflow1.2.0 很多指引中中在这步中提示不能使用NFS文件系统，因为我的CentOS并没有挂载过NFS所以并没有验证过。...安装方法如下： cd ~/tensorflow-1.2.0 bazel build //tensorflow:libtensorflow_cc.so #下面是为C++所需编译准备环境 #我在安装的时候把这个
作为一名零基础小白，现将自己使用GPU云服务器（以Windows系统为例）搭建自己的深度学习环境的过程记录下来，方便大家参考。...，我选了自己使用比较顺手的Windows，选择Windows系统可以将服务器作为自己的第二台电脑，操作方便。...加速库。...基于CPU版本的TensorFlow版本：TensorFlow-CPU 版本Python 版本编译器构建工具tensorflow-2.6.03.6-3.9MSVC 2019Bazel 3.7.2tensorflow.../，使用官网推荐的安装代码，安装的CUDA版本为10.2，所以我这里选择的是torch==1.8.1+cu102，可以选择conda或者pip安装，我这里选择的是pip安装方式。
更典型的 ML 用例通常基于数百个图像，这种情况我推荐大家对现有模型进行微调。...安装 Bazel 和 TensorFlow 后，你需要运行以下代码，构建大约需要 30 分钟，训练需要 5 分钟： ( cd "$HOME" && \ curl -O http://download.tensorflow.org...将单点推断转换成在线推断（TensorFlow） 如果我们只想接受标准输入的文件名，一行一个，则我们可以轻松实现「在线」推断： while read line ; do bazel-bin/tensorflow.../tf_classify_server.sh ${port}`)) 为了自动检测后端服务器的数量和地址，人们通常使用一个「服务发现」工具，它可能和负载平衡器捆绑在一起，也可能分开。...一些有名的工具，如 Consul 和 Zookeeper。设置并学习如何使用此类工具超出了本文范畴，因此，我使用 node.js 服务发现包 seaport 推断了一个非常初级的代理。
于是我去Google搜索了下出现这个错误的原因，发现是因为我们服务器的CPU不支持AVX指令集导致的，而使用pip安装的TensorFlow需要依赖AVX指令集，为了确认我们的CPU是否真的不支持AVX...又不支持又想用咋办，后来经过网上查询了一下，我们可以自己使用TensorFlow的源代码来编译和构建一个TensorFlow的版本，这样的话就可以在不支持AVX指令集的机器上使用TensorFlow了。...在构建TensorFlow之前，我们要先做两件事： 下载TensorFlow的源码 下载和安装Bazel构建工具 在下载TensorFlow源码如果网速比较好的话，可以直接使用下面的命令从...如果网速堪忧的话，可以直接先下载zip版本，然后再传到服务器上，我使用的是后者。...下载和安装Bazel构建工具这里我要特别说一下，一般来讲，Bazel的安装方式有2种，一种是使用Bazelisk来安装，另外一种是手动安装，我使用的是后者。
，发现是因为我们服务器的CPU不支持AVX指令集导致的，而使用pip安装的TensorFlow需要依赖AVX指令集，为了确认我们的CPU是否真的不支持AVX指令集，我使用cat /proc/cpuinfo...又不支持又想用咋办，后来经过网上查询了一下，我们可以自己使用TensorFlow的源代码来编译和构建一个TensorFlow的版本，这样的话就可以在不支持AVX指令集的机器上使用TensorFlow了。...在构建TensorFlow之前，我们要先做两件事： 下载TensorFlow的源码 下载和安装Bazel构建工具 在下载TensorFlow源码如果网速比较好的话，可以直接使用下面的命令从GitHub...可以直接先下载zip版本，然后再传到服务器上，我使用的是后者。...下载和安装Bazel构建工具这里我要特别说一下，一般来讲，Bazel的安装方式有2种，一种是使用Bazelisk来安装，另外一种是手动安装，我使用的是后者。
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