---- 文章目录 1 安装 TensorFlow Serving 2 keras-H5格式转变为tensorflow-pb + 模型热更新 2.1 keras-H5格式转变为tensorflow-pb...如果你的tf版本是2.0以上，那么model.save()的时候就可以直接选择格式save_format='tf'： from keras import backend as K from keras.models...('models/resnet/', save_format='tf') # 导出tf格式的模型文件 注意，这里要使用tf.keras.models.load_model来导入模型，不能使用keras.models.load_model...=/home/ubuntu/Desktop/Medium/keras-and-tensorflow-serving/my_image_classifier --rest_api_port=9000 --...model_name=ImageClassifier –rest_api_port：TensorFlow Serving 会在 8500 端口启动一个 gRPC ModelServer，并且 RESET
TensorFlow Serving[1] 可以快速部署 Tensorflow 模型，上线 gRPC 或 REST API。....format(export_path)) tf.keras.models.save_model( model, export_path, overwrite=True,...REST API ： rest_api_port: REST 请求端口。...nohup tensorflow_model_server \ --rest_api_port=8501 \ --model_name=fashion_model \ --model_base_path.../model_servers/server.cc:391] Exporting HTTP/REST API at:localhost:8501 ...
用tf.keras 搭建一个简单的CNN模型 tf.keras 是一个符合 Keras API 标准的 TensorFlow 实现，它是一个用于构建和训练模型的高级API，而且对 TensorFlow...--model_base_path=/home/ubuntu/Desktop/Medium/TF2.0/SavedModel/inceptionv3_128_tf_flowers/ --rest_api_port.../inceptionv3_128_tf_flowers --rest_api_port：Tensorflow Serving 将会在 8500 端口上启动一个 gRPC ModelServer 服务，而...REST API 会在 9000 端口开启。...下面的代码先加载了输入图像，并对其进行了预处理，然后使用上面的 REST 端点发送 POST 请求： import json, requestsfrom tensorflow.keras.preprocessing.image
构建一个简单的CNN tf.keras是TensorFlow实现的Keras API规范。...ubuntu/Desktop/Medium/TF2.0/SavedModel/inceptionv3_128_tf_flowers/ --rest_api_port=9000 --model_name=.../inceptionv3_128_tf_flowers --rest_api_port：Tensorflow服务将在端口8500上启动gRPC ModelServer，并且REST API将在端口9000...服务器的REST端点的URL遵循以下格式： http://host:port/v1/models/${MODEL_NAME}[/versions/${MODEL_VERSION}]:predict 哪里...以下代码加载并预处理输入图像，并使用上面的REST端点发出POST请求。
后台提供API给前端调用，一般使用HttpMessageConverter把Json字符串转换成对象，如果存在格式问题则会抛出异常HttpMessageNotReadableException。...但是后台拿不到原始的Json字符串，不方便定位到确切的格式错误。 本文介绍一个简易方法，可以在出错时，展示Json原文信息。...但是做不到，因为在做Json读取的时候，InputStream已经被读取了，无法再次获取到body内容。所以只能通过自定义MessageConverter的方式。...(inputMessage.getBody(), getCharset(inputMessage.getHeaders())); //先获取Json原始字符串 final...name; private Integer age; private Boolean gender; private List hobbies; } 如果收到错误格式的
TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验，同时保持相同的服务器架构和API。...# 高级API Estimator模型导出 classifier = classifier = tf.estimator.Estimator( model_fn=conv_model...(args.tf_export_dir, serving_input_receiver_fn=serving_fn) （3）keras.Model.save(output_path) 将 checkpoint...inception version: v1 spec: containers: - args: - --port=9000 - --rest_api_port...) 参考文献 https://www.tensorflow.org/tfx/tutorials/serving/rest_simple
默认时，TF Serving使用这个端口服务REST API。...tensorflow/serving 镜像名。 现在回到Python查询服务，先使用REST API，然后使用gRPC API。 用REST API查询TF Serving 先创建查询。...REST API既优雅又简单，当输入输出数据不大时，可以工作的很好。另外，客户端无需其它依赖就能做REST请求，其它协议不一定成。但是，REST是基于JSON的，JSON又是基于文本的，很冗长。...用gRPC API查询TF Serving gRPC API的输入是序列化的PredictRequest协议缓存，输出是序列化的PredictResponse协议缓存。...为什么使用gRPC API而不是REST API，查询TF Serving模型？ 在移动和嵌入设备上运行，TFLite减小模型的大小有什么方法？ 什么是伪量化训练，有什么用？
通过 tensorflow-serving 可以加载模型后提供网络接口API服务，通过任意编程语言发送网络请求都可以获取模型预测结果。...(2) 安装tensorflow serving。 (3) 启动tensorflow serving 服务。 (4) 向API服务发送请求，获取预测结果。...__version__) from tensorflow.keras import * 一，准备protobuf模型文件 我们使用tf.keras 训练一个简单的线性回归模型，并保存成protobuf...tf.keras.backend.clear_session() inputs = layers.Input(shape = (2,),name ="inputs") #设置输入名字为inputs outputs...("w = ",linear.layers[1].kernel) tf.print("b = ",linear.layers[1].bias) ## 将模型保存成pb格式文件 export_path
创建的，可以先理解为Python模型) 转换成Tensorflow.js可读取的模型格式(json格式), 用于在浏览器上对指定数据进行推算。.../web_model产生的文件(生成的web格式模型)转换器命令执行后生产两种文件，分别是model.json （数据流图和权重清单）和group1-shard\of\ （二进制权重文件）输入的必要条件...tf_session_bundle, TensorFlow Hub module 为 tf_hub，Keras HDF5 为 keras。...输入格式需要的，而saved_model文件夹就是tf_saved_model格式。...开始转换在当前虚拟环境下，进入到inference_graph目录下，输入以下命令，之后就会在web_model生成一个json文件和多个权重文件。
幸好已经有tensorflow-model-server软件包专门用于解决tensorflow模型的部署问题。 该软件以pb格式的模型和variable来重建运算图，并提供rest api。...github地址在这里 要点 数据集 如果fashion-mnist数据集下载不了，可以直接将已经下载好的放到~/.keras/datasets/fashion-mnist....Start TensorFlow Serving container and open the REST API port docker run -t --rm -p 8501:8501 \ -...本文的模型保存目录是有版本号的，即目录为deploy/1/, rest api访问也是带版本号/v1/models/fashion_mnist 也可以自行安装tensorflow-model-server...by rest api I use virtualenv to run src/predict.py.
模型上线 将前一个步骤训练好的模型保存为指定的格式，之后在 TF Server 中上线； 服务使用 客户端通过 gRPC 和 RESTfull API 两种方式同 TF Servering 端进行通信，...TF Serving 工作流程如下： ? 模型保存格式 要想使用 tensorflow serving 来部署模型，需要将模型保存为特定的格式。...如果你是使用 **keras models **构建的模型，那么直接tf.saved_model.save(self.model, save_dir)即可。...如果你是使用 keras sequential 构建的模型，那么使用下面的方法，可以让你将序列模型保存为** SavedModel **格式。.../tensorflow_model_server \ --port=4590 \ --rest_api_port=4591 \ --model_config_file
由于方便快捷，所以先使用Keras来搭建网络并进行训练，得到比较好的模型后，这时候就该考虑做成服务使用的问题了，TensorFlow的serving就很合适，所以需要把Keras保存的模型转为TensorFlow...格式来使用。...Keras模型转TensorFlow 其实由于TensorFlow本身以及把Keras作为其高层简化API，且也是建议由浅入深地来研究应用，TensorFlow本身就对Keras的模型格式转化有支持，所以核心的代码很少...from keras import backend as K from keras.models import model_from_json K.set_learning_phase(0) FLAGS...参考文章： http://www.liuxiao.org/2018/10/keras-trained-model-export-for-tensorflow-serving/
()(x) predictions = tf.keras.layers.Activation('softmax')(x) model = tf.keras.Model(inputs=input, outputs...5.使用TensorFlow Serving（inference.py）部署模型 下载模型后，需要使用将其导出为SavedModel格式export_savedmodel.py。....该脚本使用TensorFlow 2.0中的新功能，该功能从.h5文件中加载Keras模型并将其保存为TensorFlow SavedModel格式。...tf.keras.backend.set_learning_phase(0) # Ignore dropout at inference model = tf.keras.models.load_model...def make_serving_request(image_batch): data = json.dumps({"signature_name": "serving_default",
本文介绍基于Python的tensorflow库，将tensorflow与keras训练好的SavedModel格式神经网络模型转换为frozen graph格式，从而可以用OpenCV库在C++等其他语言中将其打开的方法...["serving_default"] graph = tf.function(lambda x: model_save_model(x)) graph = graph.get_concrete_function...之所以会这样，应该是因为我当初训练这个神经网络模型时，用的是tensorflow中keras模块的Model，所以导致加载模型时，就不能用传统的加载SavedModel格式模型的方法了（可能是这样）。...tensorflow库中的签名（Signature），是用于定义模型输入、输出的一种机制——其定义了模型接受的输入参数和返回的输出结果的名称、数据类型和形状等信息；这个默认签名为serving_default...'serving_default'] f = tf.function(infer).get_concrete_function(tf.TensorSpec(infer.inputs[0].shape.as_list
bash 输入命令，注意路径，mymodel跟请求的代码保持一致 docker run -p 8501:8501 --mount type=bind,source=/home/dnn/project/tf2...,target=/models/mymodel -e MODEL_NAME=mymodel -t tensorflow/serving ?...batch_size) return self.train_data[idx, :], self.train_label[idx] # 自定义多层感知机模型 class MLPmodel(tf.keras.Model...= tf.keras.layers.Dense(units=100, activation='relu') self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(units...3.2 猫狗分类例子 模型代码 训练完后，导出模型 tf.saved_model.save(model, './3') import numpy as np import tensorflow as tf
Keras保存为可部署的pb格式 加载已训练好的.h5格式的keras模型 传入如下定义好的export_savedmodel()方法内即可成功保存 import keras import os import...# 从网络的输入输出创建预测的签名 model_signature = tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def(...sess返回 tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING], # 导出模型tag为SERVING(其他可选TRAINING,EVAL,GPU,TPU)...model = keras.models.load_model('model_data/weight.h5') # 加载已训练好的.h5格式的keras模型 export_savedmodel(model...} 即可成功保存为可部署的pb格式 tf.saved_model.simple_save(sess, ".
以下是工作流程示例（在接下里的几个月中，我们将努力更新以下链接的指南）： 用 tf.data 加载数据。用 tf.data 创建的输入线程读取训练数据。...TensorFlow 将在 SavedModel 上标准化，来作为 TentsorFlow Serving、TensorFlow Lite、TensorFlow.js、TentsorFlow Hub 等的交换格式...在 TensorFlow 2.0 中，我们正在通过标准化交换格式和调整 API 来改进跨平台和组件的兼容性和奇偶性（parity）。...TensorFlow Serving：允许通过 HTTP/REST 或 gRPC /协议缓冲区为模型提供服务的 TensorFlow 库。...TensorFlow 2.0 结合了很多功能，能够在不牺牲速度或性能的情况下定义和训练最先进的模型： Keras Functional API 和 Model Subclassing API：允许创建复杂的拓扑
相比于原生tensorflow更便捷、相比与keras更灵活，属于二者的中间态。 实现一个tf.Estimator主要分三个部分：input_fn、model_fn、main三个函数。...其中input_fn负责处理输入数据、model_fn负责构建网络结构、main来决定要进行什么样的任务（train、eval、earlystop等等）。...比如如果输入数据不是TFRecord格式，而是一个LIBSVM格式： def input_fn(filenames, batch_size=32, num_epochs=1, perform_shuffle...（在这里其实是支持通过tf.keras来构造网络结构，关于tf.keras的用法我在《Tensorflow笔记：高级封装——Keras》中有详细介绍） Part3：predict任务部分。.../saved_model/", serving_input_receiver_fn) 其实main中主要做三件事：1.
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