不幸的是，在撰写本书时，TensorFlow服务尚不支持作为Git库通过Bazel直接引用，因此必须在项目中将它作为一个Git的子模块包含进去： # 在本地机器上 mkdir ~/serving_example...规则将第三方依赖项定义为在本地存储的文件。...通常，在一个包含的类别数相当多的模型中，应当通过配置指定仅返回tf.nn.top_k所选择的那些类别，即按模型分配的分数按降序排列后的前K个类别。...它们的实现也是自动生成的，这样便可直接使用它们。 实现推断服务器 为实现ClassificationService::Service，需要加载导出模型并对其调用推断方法。...4个步骤： 利用GetClassificationSignature函数加载存储在模型导出元数据中的Classification-Signature。
因为C/C++多个包之间的调用是直接使用符号的，所以并不能实现某些语言的同包名的多版本并存。上游系统有能力选择合适的依赖组合就非常重要。...其次 C/C++ 很多包和库都有功能开关，会根据系统环境和选项的不同来选择不同的功能开关组合。...在使用GCC的时候： gRPC 要 1.33 版本开始升级 了protobuf 到 1.34，这是第一个支持 bazel 4 的版本 原先依赖的 gRPC 1.28 仅支持 bazel 3。...比如使用 libwebsockets 的时候，本来是可以选择使用openssl，mbedtls或者其他的库作为SSL库的，或者说有些功能不需要可以连依赖库带功能都不开。...另外还要提供工具让子模块继承部分父级项目的选项，比如如果外层使用 clang+libc++，那么依赖库和子仓库也要用 clang+libc++ 。
当用户告诉 Bazel 要构建某个 Target 的时候，Bazel 会分析这个文件如何构建（构建动作定义为 Action，和其他构建系统的 Task 大同小异），如果 Target 依赖了其他 Target...为保证 CAS 的存储空间被有效利用，通常会使用 LRU 算法管理 CAS 里存储的 Blob，当存储空间写满时，最久没被访问的 Blob 就会被自动淘汰，这样就保证了空间里的 Blob 是最活跃的。...除此之外，Bazel 也支持通过 1.0.0 这样的 SerVer 版本号来声明依赖，这是 Bazel6.0 版本加入的功能，也是官方推荐使用的，具体做法可以查看官网 相关部分。...如何高效使用 Bazel Bazel 为了正确性和高性能，做了很多优秀的设计，那么我们如何正确的使用这些能力，让我们的构建性能“起飞”呢， 我们将从本地研发和 CI pipeline 两种场景进行分析...如何衡量任务调度的好与坏，一方面尽量让 Action 均匀分布，避免排队时间过长，另一方面尽量利用 worker 的本地文件缓存，减少重复的文件下载。
此外，Keras 具有很强的易扩展性，能够直观地定义神经网络，函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。 ?...如果你认为仍然是有价值的问题，请随时在新代码库中重新打开该问题； 5. 新 Keras 代码库在此次变更前未完成的任何 PR/issue 都被认为是陈旧的，将被关闭。 用户想要提交贡献，如何做？...完成本地更改并通过测试验证后，用户可以在 keras-team/keras 项目中打开并发送 PR，之后会经过一系列的测试来验证它的正确性。...一旦 PR 被审查者测试和批准，PR 将被镜像到谷歌内部存储库。一旦合并到 Google 内部存储库成功完成，PR 还将被标记为已合并（merged）。...开发所需的工具 使用 Keras 开发所需要的工具主要包括如下： 用于创建和测试 Keras 项目的 Bazel 工具和 Python； 用于代码库管理的 git 工具。
如果你认为仍然是有价值的问题，请随时在新代码库中重新打开该问题； 5. 新 Keras 代码库在此次变更前未完成的任何 PR/issue 都被认为是陈旧的，将被关闭。 用户想要提交贡献，如何做？...完成本地更改并通过测试验证后，用户可以在 keras-team/keras 项目中打开并发送 PR，之后会经过一系列的测试来验证它的正确性。...一旦 PR 被审查者测试和批准，PR 将被镜像到谷歌内部存储库。一旦合并到 Google 内部存储库成功完成，PR 还将被标记为已合并（merged）。...开发所需的工具 使用 Keras 开发所需要的工具主要包括如下： 用于创建和测试 Keras 项目的 Bazel 工具和 Python； 用于代码库管理的 git 工具。...（Hypernetwork）这两个完整的例子展示了如何在实践中使用 Keras。
用比32位浮点数更少空间存储、运行模型，TensorFlow量化实现屏蔽存储、运行细节。神经网络预测，浮点影响速度，量化加快速度，保持较高精度。减小模型文件大小。...存储模型用8位整数，加载模型运算转换回32位浮点数。降低预测过程计算资源。神经网络噪声健壮笥强，量化精度损失不会危害整体准确度。训练，反向传播需要计算梯度，不能用低精度格式直接训练。...操作系统Mac OS X，集成开发工具Xcode 7.3以上版本。编译TensorFlow核心静态库。...解压模型，复制到benchmark、simple、camera的data目录。运行目录下xcodeproj文件。选择iPhone 7 Plus模拟器，点击运行标志，编译完成点击Run Model按钮。...倒数第二层训练很好，瓶颈值是有意义紧凑图像摘要，包含足够信息使分类选择。第一次训练，retrain.py文件代码先分析所有图片，计算每张图片瓶颈值存储下来。每张图片被使用多次，不必重复计算。
更简单的依赖项管理:共享依赖项很简单。几乎不需要包管理器，因为所有模块都托管在同一个存储库中。 单一来源的真理:每个依赖的一个版本意味着不存在版本冲突和依赖地狱。...这不仅仅与技术有关 选择存储库策略不仅是一个技术问题，而且涉及到人们如何交流。正如康威定律所言，沟通对于打造伟大的产品至关重要: 任何设计系统的组织所产生的设计，其结构是该组织通信结构的复制品。...扩大存储库 源代码控制是monorepos的另一个痛点。这些工具可以帮助你扩展存储库: 虚拟文件系统为Git (VFS):增加了对Git的流支持。VFS根据需要从Git存储库下载对象。...最初创建这个项目是为了管理Windows代码库(最大的Git存储库)。只能在Windows下工作，但MacOS已经宣布支持。 大文件存储:Git的开源扩展，为大文件添加了更好的支持。...为每个项目使用固定依赖项。一次性升级所有依赖项，迫使每个项目跟上依赖项。为真正例外的情况保留例外。 如果您正在使用Git，请学习如何使用浅克隆和filter-branch来处理大容量存储库。
Material Design Lite (MDL)可以让你添加一个 Material Design 的外观和感觉到你的静态内容网站，不依赖于任何的 JavaScript 框架和库。...，类似于XML能够将结构化数据序列化，可用于数据存储、通信协议等方面。...目前提供 C、Java 和 Go 语言版本，分别是：grpc, grpc-java, grpc-go....其中一种设计选择是通过在随后调用相同的模块时自动重用变量来确保变量分享被透明化处理。 该库兼容 Linux/Mac OS X 和 Python 2.7。...TensorFlow 的版本必须至少为 1.0.1。Sonnet 支持 TensorFlow 的 virtualenv 安装模式，以及 nativ pip 安装。
前言 近期的 protobuf v22和 gRPC v1.55 版本在构建流程层面引入了一些比较大的变化。...upb 主要使用的是 bazel 构建系统，而我们使用 cmake， gRPC 也支持 cmake。由于 upb 的外部依赖只有一项，且使用的功能比较简单。...在之前版本中，几乎是手夯了这几个工具及依赖构建流程。然后由于依赖中有直接源码引入第三方库 utf8_range，并且文件的位置相当随意。...最后发布的是stage2阶段的库和工具。同时每个stage都有一系列的依赖组件，需要去设置依赖链。 同时 upb 也升级了对 utf8_range 的版本引用。...另外新版本的 upb 也依赖 abseil-cpp 了，但是 abseil-cpp 的 bazel 的target名称和 cmake 不完全一样，所以针对这些名字我们仍然需要手动转换。
总之，Loader需要知道模型的相关信息，包括如何加载模型如何估算模型需要的资源，包括需要请求的RAM、GPU内存。Loader带一个指针，连接到磁盘上存储的模型，其中包含加载模型需要的相关元数据。...此处有两种可能性，第一种情况是模型首次推送部署，Manager先确保模型需要的资源可用，一旦获取相应的资源，Manager赋予Loader权限去加载模型。 第二种情况是为已上线模型部署一个新版本。...Manager会先查询Version Policy插件，决定加载新模型的流程如何进行。 具体来说，当加载新模型时，可选择保持 (1) 可用性 或 (2) 资源。...Manager让Loader实例化新的计算图和新的权重。 此时模型的两个版本被都被加载，也就是说Manager先加载新版本模型确保其可以安全服务后，然后再卸载原版本模型。...为TF Serving导出模型 将TensorFlow构建的模型用作服务，首先需要确保导出为正确的格式，可以采用TensorFlow提供的SavedModel类。
一 前言 长话短说，开门见山，验证码是网络安全的一个重要组成部分，提高了暴力尝试破解的成本，而验证码识别是其反面，本文将带领大家看看如何使用深度学习进行验证码的识别，各厂可以通过本文来认识图形验证码的弱点和不可靠性...安装Nvidia Driver 命令中的版本自己对应下载的版本改，在上面的下载地址根据自己的显卡型号下载最新版，切记是runfile格式的安装包。.../dataset/xxx.tfrecords' TestPath是允许为空的，如果TestPath为空将会使用TestSetNum参数自动划分出对应个数的测试集。...3）如果需要更新一个已经服务中的模型，只需修改新版的模型yaml配置文件的版本号高于原模型的版本号，按先放pb后放yaml的顺序，服务便会自动发现新版的模型并加载使用，旧的模型将因版本低于新版模型不会被调用...其次，一套服务想要服务于各式各样的图像识别需求，可以定义一套策略，训练时将所有尺寸一样的图片训练成一个模型，服务根据图片尺寸自动选择使用哪个模型，这样的设计使定制化和通用性共存，等积累到一定多样的训练集时可以将所有的训练集合到一起训练一个通用模型
一、引言 在当今的软件开发世界中，构建工具的选择对于提高开发效率、维护代码质量以及提升团队协作能力都至关重要。...高效的构建过程：Bazel使用分布式执行模型，可并行执行构建任务，大大提高了构建效率。 4. 强大的依赖管理：Bazel能够自动解析项目依赖关系，确保正确版本的依赖库被加载和使用。 5....四、案例分析 为了更直观地展示Bazel在软件开发中的应用，让我们以一个简单的C++项目为例。假设我们有一个简单的C++程序，包含多个源文件和头文件，我们需要使用Bazel来构建和测试这个项目。...，它依赖于三个源文件和两个头文件，以及一个名为libanotherlib的库。...通过本文对谷歌的Bazel构建工具的深入探讨，我们了解了其基本概念、应用场景以及如何使用它来构建和测试一个简单的C++项目。
让我们一起开始这场技术之旅，看看这些构建系统如何在新的一年里助我们一臂之力。以下，是我为您准备的精彩内容。...Bazel：Google开发的多语言支持的构建工具，适用于大型项目和多平台构建。 接下来，我们将逐一深入了解这些构建系统的特点和优势，以便为你的项目做出明智的选择。...版本控制和发布的轻松之选： Lerna让那些相互依赖的包的版本控制和发布变得轻松愉快。这意味着在整个项目中，你可以保持各个部分的一致性和同步。...起源于Google，Bazel专注于正确性、可复现性和可扩展性，使其成为大型、关键任务项目的理想选择。...最佳使用场景 涉及多种编程语言的大规模项目。 重视正确性和可扩展性的组织。 Bazel是一个强大的多语言支持构建系统，非常适合大型且复杂的项目。它的正确性和可复现性特点使其成为关键任务应用的理想选择。
Zig 支持基于 C 的代码的交叉编译，能减少对系统 C 编译器的依赖。 Uber 技术栈发展历程 2018 年之前，Uber 的 Go 服务都有单独的存储库。...我希望我的二进制文件是静态的，但 Bazel 并没有让这个过程变得简单。...将 bazel-zig-cc 加入 Uber 的 Go Monorepo。 大部分失败都是由系统库依赖导致的。...对于以 macOS 为目标封闭式工具链，选择的天平偏向了zig cc，连同它所有的缺陷、风险和不稳定性。...在我们的例子中，有两个：无需 sysroot 的 glibc 版本选择和交叉编译到 macOS。
安装Nvidia Driver 命令中的版本自己对应下载的版本改，在上面的下载地址根据自己的显卡型号下载最新版，切记是runfile格式的安装包。.../dataset/xxx.tfrecords' TestPath是允许为空的，如果TestPath为空将会使用TestSetNum参数自动划分出对应个数的测试集。...3）如果需要更新一个已经服务中的模型，只需修改新版的模型yaml配置文件的版本号高于原模型的版本号，按先放pb后放yaml的顺序，服务便会自动发现新版的模型并加载使用，旧的模型将因版本低于新版模型不会被调用...上面的操作中无需重启服务，完全的无缝切换 其次，一套服务想要服务于各式各样的图像识别需求，可以定义一套策略，训练时将所有尺寸一样的图片训练成一个模型，服务根据图片尺寸自动选择使用哪个模型，这样的设计使定制化和通用性共存...，等积累到一定多样的训练集时可以将所有的训练集合到一起训练一个通用模型，亦可以彼此独立，每个模型的叠加仅仅增加了少量的内存或显存，网上的方案大多是不同的模型单独部署一套服务，每个进程加载了一整套TensorFlow
在本文中，我将展示如何使用 TensorFlow 在 C++ 上构建深度神经网络，并通过车龄、公里数和使用油品等条件为宝马 1 系汽车进行估价。...从头开始构建 TensorFlow 将避免这些问题，同时确保使用的是最新版本的 API。...你需要从 TensorFlow 源文件开始构建： 随后你需要进行配置，如选择是否使用 GPU，你需要这样运行配置脚本： 现在我们要创建接收 TensorFlow 模型代码的文件。...非核心的 C++ TF 代码在 /tensorflow/cc 中，这是我们创建模型文件的位置，我们也需要 BUILD 文件让 bazel 可以构建模型。...构建模型 第一步是读取 CSV 文件，并提取出两个张量，其中 x 是输入，y 为预期的真实结果。我们使用之前定义的 DataSet 类。
Google 技术栈 功能介绍 产品 对标的开源产品 备注 分布式共识系统、分布式锁服务 Chubby 书中描述为强一致性存储系统 ZooKeeper、Consul 监控服务 Borgmon Prometheus...为0的Bug。...F5） 20 数据中心内部的负载均衡系统 从应用层面谈如何进行负载均衡，如何让各台服务器的使用率更加均衡，避免出现闲忙不均的情况。...如何更准确的识别出后端的真实状态的方法：跛脚鸭状态。...其他行业的实践经验 34 结语 参考资料： 1、Google Borgmon 2、Google使用Borg进行大规模集群的管理-2015 3、基于 Prometheus 的数据库监控 4、
（它还将创建一个名为models / inception的目录，其中包含一个较旧版本的slim，您完全可以忽略此目录。）...，我们提供了几个常用的图像数据库下载与转换。...下面是一个例子，如何使用TF-Slim数据集描述加载数据（使用DatasetDataProvider） import tensorflow as tf from datasets import flowers...在您拥有USERNAME和PASSWORD之后，您就可以运行我们的脚本了。 确保您的硬盘至少有500 GB的可用空间用于下载和存储数据。...如果然后要将结果模型与您自己的或预先训练的检查点一起用作mobile model，则可以运行freeze_graph以使用以下内容将变量内嵌为常量： bazel build tensorflow/python
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