我一直在研究具有自定义指标的复杂Keras模型,最近我将其转换为tensorflowlite。模型并不完全相同,输出也不同,但是很难评估,因为输出是大小为128的张量。有没有办法在这个模型上运行我的自定义指标?我一直在使用Tf 1.14。下面是一些相关的代码。# compiler and train the model
model.save(&
我们使用标准的tensorflow/serving docker容器为多个TF模型提供服务。在文档之后,我们通过提供“prometheus”配置启用了监控。指标将按预期发出。TFS确实以一种区分其服务的单独模型的方式标记了一些指标,例如,它显示了模型加载尝试和延迟的model_path:
# TYPE :tensorflow:cc:saved_model:load_attempt_coun