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沙龙
1
回答
如何将
TensorFlow
模型
部署
到
云
上
?
tensorflow
、
object-detection
、
coreml
我想将我的深度学习
模型
部署
到
云
上
,这样我就可以将照片上传到iPhone应用程序
上
,该
模型
将处理检测并返回输出。 做这件事最好的方法是什么? 谢谢!
浏览 37
提问于2021-01-26
得票数 0
1
回答
export_inference_graph.py vs export_tflite_ssd_graph.py
tensorflow
、
neural-network
、
deep-learning
、
object-detection
、
object-detection-api
export_inference_graph.py的输出是 - model.ckpt.info - frozen_inference_graph.pb而export_tflite_ssd_graph.py的输出- tflite_graph.pb
浏览 1
提问于2019-11-06
得票数 0
2
回答
tensorflow
:
如何将
我的python代码作为服务放在google
云
上
python
、
tensorflow
、
google-cloud-platform
我是
TensorFlow
的乞丐,我对如何在google中
部署
我的代码有一些疑问。import
tensorflow
as tf, sys image_path = sys.argv[1] # Read in现在,我将这些代码放在一个webservice中,并
浏览 0
提问于2017-02-21
得票数 1
回答已采纳
2
回答
google
云
功能和运行在google
云
上
的虚拟机上的web服务有什么区别?
function
、
rest
、
service
、
server
、
cloud
但我知道
云
功能可以做同样的事情。ie从mysql服务器汇集数据并使用json对象进行响应。 哪个是最好的选择,
云
功能还是在vm
上
运行web服务?
浏览 1
提问于2018-12-11
得票数 1
1
回答
Tensorflow
模型
在Google Cloud
上
的生产
tensorflow
、
google-cloud-platform
我是谷歌
云
平台的新手。从数据科学的角度来说,我对它的使用是多么的不直观感到惊讶。我是本地GPU
上
经验丰富的
Tensorflow
用户,但在GCP
上
运行
模型
似乎是一项不可能完成的任务。当
Tensorflow
模型
在GCP上
部署
到
生产环境中时,代码驻留在哪里,或者
模型
存储在哪里? 大多数演示只专注于将第一个结果显示在屏幕
上
,而没有真正展示事情是如何工作的。
浏览 2
提问于2018-03-27
得票数 0
1
回答
安卓应用
TensorFlow
谷歌
云
ML
android
、
machine-learning
、
tensorflow
、
google-cloud-ml
我正在研究如何在安卓应用程序
上
结合使用
TensorFlow
和Google Cloud ML。我已经从这篇文章中找到了这个,而且我在谷歌
上
已经找到了什么,我总是必须
部署
一个经过训练的
模型
(即
Tensorflow
Graph?)第一?没有办法使用Google Cloud ML在这个云中发送数据值和训练
TensorFlow
模型
吗? 因此,唯一的方法是:
部署
一个
模型
,将数据值发送到google
云
并接收预测?
浏览 1
提问于2016-12-17
得票数 0
1
回答
有没有办法使用Firebase ML在
云
上
运行自定义
模型
?
firebase
、
google-cloud-platform
、
computer-vision
、
conv-neural-network
、
firebase-mlkit
我正在为农民建立一个应用程序,在那里我想运行一个图像分类
模型
。我的结论是,Google Firebase ML将是我的应用程序的一个很好的选择。然而,农民的手机不会很新,我认为不能有效地运行大型型号。我已经在
Tensorflow
中构建了我的
模型
,并希望在
云
上
运行它,但我在文档中找不到任何关于这方面的内容。请帮帮我!
浏览 2
提问于2020-07-23
得票数 0
1
回答
用于推断的google ml自定义代码容器
google-cloud-platform
、
google-cloud-ml
、
gcp-ai-platform-notebook
我知道,可以在google上
部署
用于培训作业的自定义容器,并且我已经能够使用命令实现相同的运行。infer name --region some_region --master-image-uri=path/to/docker/image --config config.yaml我的问题是,是否有可能在google ml上
部署
自
浏览 3
提问于2019-10-25
得票数 8
1
回答
微软自定义视觉与
Tensorflow
模型
?
tensorflow
、
data
、
data-science-model
我计划使用
TensorFlow
来实现我自己的图像分类器
模型
,而不是一个定制的视觉平台。 定制视觉(https://www.customvision.ai/)和
TensorFlow
的最大区别是什么?
浏览 0
提问于2021-01-06
得票数 0
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1
回答
如何将
scikit-learn
模型
部署
到
android?
android
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
scikit-learn
我有一个实现sklearn的RandomForestClassifier的
模型
。我已经将
模型
保存在一个'pickle‘文件中,我想将它
部署
到
一个android应用程序中。我已经看到,这可以使用
Tensorflow
Lite文件来完成,而'hdf5‘文件也可以转换为相同的文件。然而,我不知道
如何将
我的pickle文件转换为hdf5,然后再转换为tflite。我需要使用
Tensorflow
重新实现随机森林吗?我还能做些什么来把它
部署
<e
浏览 102
提问于2019-05-16
得票数 1
1
回答
Kubeflow与其他备选方案
kubeflow
我试图找出什么时候创建自己的Kubeflow MLOps平台是合理的: 如果你是
Tensorflow
专卖店,你还需要Kubeflow吗?为什么不只是TFX?编曲可以用气流来完成。如果您确信要使用Kubeflow,
云
提供商(Azure和GCP)将提供ML管道概念(谷歌在幕后使用Kubeflow )作为托管服务。当
部署
自己的Kubeflow环境是有意义的时候?即使您需要
部署
on,也可以选择使用
云
资源(
云
上
的节点和数据)来训练
模型
,并且只将
模型</e
浏览 4
提问于2020-03-21
得票数 10
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1
回答
将
TensorFlow
检查点
部署
到
谷歌
云
平台
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
google-cloud-platform
我已经训练了一个
TensorFlow
模型
并保存了一个检查点,并希望将其
部署
到
谷歌
云
平台。在
模型
部署
中,它表明您需要创建一个SavedModel。似乎也使用检查点而不是SavedModel。考虑到我已经花了时间训练这个
模型
,并且只有检查点而不是SavedModel,有没有一种方法可以用来
部署
这个
模型
,或者我需要重新训练?
浏览 5
提问于2018-02-06
得票数 0
1
回答
将spring boot jar或war文件完整
部署
到
aws
mongodb
、
amazon-web-services
、
spring-boot
、
amazon-ec2
、
swagger
我被aws的
部署
过程卡住了。我需要一个指南来完全了解
部署
过程,我还需要在亚马逊网络服务中创建mongoDB,还有swagger和尤里卡服务。我没有找到任何重新评分的教程,所以任何帮助都将不胜感激
浏览 17
提问于2021-02-25
得票数 1
1
回答
Google在处理信号后终止:术语
python
、
google-app-engine
、
google-cloud-platform
我在GCP上
部署
了一个应用程序引擎,它调用API,创建Bytes.IO流并将数据上传到
云
存储。有4个文件,大约44 be需要上传。文件是提供数据流的urls列表,但这并不重要。老实说,我在这一点
上
毫无头绪。所有东西都在本地工作,上传文件不需要太多时间。没有错误,日志中没有任何错误。如果我没有提供足够的信息,让我知道,但不确定什么可以帮助。
浏览 3
提问于2020-08-13
得票数 2
1
回答
如何使用
tensorflow
-
云
与我自己的蟒蛇轮?
tensorflow
、
google-cloud-platform
我试着用
tensorflow
云
来训练我的GCP
模型
。但是,我们的代码相当广泛,并且在本地运行,使用我们的自定义python包。我为此创建了一个定制的轮子,但不知道
如何将
它传递给
tensorflow
云
。我在
tensorflow
云
代码中进行了调试,发现它创建了一个tar文件,该文件被复制
到
GCP桶中,然后复制
到
docker容器中。但是,tfc.run不允许我为tar传递任何其他文件: import
tensorf
浏览 2
提问于2021-12-06
得票数 0
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1
回答
使用
TensorFlow
作为依赖项
部署
Google函数
python
、
tensorflow
、
keras
、
google-cloud-platform
、
google-cloud-functions
我想使用Google函数
部署
一个以
tensorflow
为后端的JSON保存的keras
模型
(包括HDF5中的权重)。当我没有在requirements.txt中指定
tensorflow
时,
部署
就成功了。尽管在GCP中测试函数时,我得到了错误消息,指定找不到
tensorflow
。Details:首先,我发现谷歌没有预先安装
tensorflow
的环境是很奇怪的。但是现在,如果我
浏览 0
提问于2018-09-07
得票数 3
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7
回答
Heroku:
部署
深度学习
模型
python
、
tensorflow
、
heroku
、
keras
、
deep-learning
我已经开发了一个rest,使用烧瓶公开了Python深度学习
模型
(CNN用于文本分类)。我有一个非常简单的脚本,它将
模型
加载到内存中,并输出给定文本输入的类概率。API在本地完全正常工作。该
模型
的大小为83 is,对于深度学习
模型
来说是相当小的。值得注意的依赖项包括Keras及其
tensorflow
后端。 我知道您可以在Heroku
上
使用RAM和磁盘空间的GBs。还是Heroku不是
部署
深度学习
模型
的正确工具?
浏览 0
提问于2018-02-17
得票数 11
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1
回答
Contingent
模型
部署
docker
、
tensorflow
、
deployment
、
cloud
、
devops
我希望
部署
一个
Tensorflow
模型
,以便可以使用RESTful应用程序接口访问它以进行推理。用户将通过Flask网站访问
模型
,并通过该网站上传数据。Flask网站会将数据发送到
模型
容器,并返回结果。 但是,对于我的用例,该
模型
每月最多访问几次,并且延迟不是很大的问题。让
模型
全天候运行在
云
服务器上将是一种巨大的
浏览 2
提问于2018-11-25
得票数 0
3
回答
在Google Cloud Platform中管理scikit-learn
模型
scikit-learn
、
google-cloud-platform
、
google-cloud-ml-engine
我们正在试图弄清楚如何在GCP中托管和运行许多现有的scikit-learn和R
模型
(按原样)。似乎ML引擎是
Tensorflow
的专用引擎。如果数据集太大而无法放入datalab,我如何在Google
云
平台上训练scikit-learn
模型
并管理我的
模型
?我仍然可以使用ML Engine吗?或者大多数人是否采取了不同的方法?作为更新,我能够通过将其作为训练作业提交给ML引擎来获得训练scikit-learn
模型
运行的python脚本,但是还没有找到托管酸洗
模型
或将其用
浏览 1
提问于2017-04-21
得票数 2
1
回答
使用Google Cloud Platform和AI平台提供预测服务
google-cloud-platform
、
google-cloud-ml
我在
tensorflow
的帮助下训练了一个AI
模型
,需要使用Google AI平台来提供预测服务。 现在AI平台指定
模型
需要是特定的'SavedModel‘格式,以便我将
模型
上传到
云
并提供预测。
如何将
模型
转换为指定的'SavedModel‘格式? 另外,有没有端
到
端的教程可以帮助我做同样的事情?
浏览 22
提问于2019-09-06
得票数 0
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