你会立即注意到的是，部署TF模型并形成服务实际上只需要写极少量的代码。如果想照着教程在自己机器上运行样例程序，请跟着教程操作。如果只想了解TensorFlow Serving，可只关注前两部分。...生成客户端请求 客户端代码相当简单，可参考这个笔记本: deeplab_client.ipynb. 首先读取将要发送给服务器的图片，将其处理转换成适当的格式。...由于服务器实现TensorFlow预测API，需要解析预测请求。...记得么，在服务端之前定义的预测API，期望获得图像以及两个标量(图像的高度和宽度)。...TensorFlow提供tf.make_tensor_proto()函数，用于装载输入数据到请求对象，该方法可从numpy或python对象处创建TensorProto对象。
://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.4/tensorflow/examples/image_retraining/label_image.py) 脚本...后者的实现要求网页服务器一次处理多个挂起请求，并决定是否等待较大批次还是将其发送至 TensorFlow 图线程进行分类，对此 Flask app 完全不适合。...扩展：负载平衡和服务发现 现在我们已经有一个模型可用的服务器，但是它可能太慢，或我们的负载太高。我们想运行更多此类服务器，那么我们应该怎样在多个服务器上对其进行分布呢？...在目前的装配上，所有的数据需要通过我们的单个 seaport 主机，也是面向客户端的单个端点。...） 客户端代码：
这一章我们借着之前的NER的模型聊聊tensorflow serving，以及gRPC调用要注意的点。.../serving:1.14.0 在本地运行运行服务，注意port 8500是给gRPC的，8501是給REST API的不要写错 docker run -t --rm -p 8500:8500 \...，解析response resp = stub.Predict.future(request, timeout=5) res = resp.result().outputs pred_ids = np.squeeze...grpc客户端默认是长链接，避免了链接建立和销毁的开销，但需要keep-alive机制来保证客户端到服务端的链接持续有效。...如果客户端发送请求的间隔较长，在一段时间没有请求后，需要知道到底是server掉线了，还是真的没有数据传输，这个链接还需不需要保持。grpc通过发送keep-alive ping来保活。
看下面就可以啦 深度学习框架TensorFlow不仅在学术界得到了普及，在工业界也有非常广泛的应用。...在工业产品中使用TensorFlow模型的方法有哪些？...中： 下面的方法基于在本机使用apt-get安装TensorFlow Serving的方法。...客户端可以用GRPC和Restful两种方式来调用TensorFlow Serving，这里我们介绍基于Restful的方法，可以看到，命令中指定的Restful服务端口为8501，我们可以用curl命令来查看服务的状态...TensorFlow Serving就会自动发布新版本的模型，客户端也可以请求新版本对应的API了。 #### .pb格式文件如何在TensorFlow serving中启动？
训练脚本，在裸机环境的多个Device上执行训练。...训练脚本，在裸机环境的多个Device上执行训练。...在使用客户端前，需要先下载并更新客户端配置文件，确认 本节介绍如何基于迁移好的TensorFlow训练脚本，在裸机环境的多个Device上执行训练。...如果使用1台训练服务器(Server)，要求实际参与集合通信的芯片数目只能为1/2/4/8，且0-3卡和4-7卡各为一个组网，使用2张卡或4张卡训练 本节介绍如何基于迁移好的TensorFlow训练脚本...执行事件体(payload)： 函数执行界面由用户输入的执 本节介绍如何基于迁移好的TensorFlow训练脚本，在裸机环境的多个Device上执行训练。
前一篇讲过环境的部署篇，这一次就讲讲从代码角度如何导出pb模型，如何进行服务调用。...cpu版本的可以直接拉取tensorflow/serving，docker会自动拉取latest版本： docker pull tensorflow/serving 如果想要指定tensorflow的版本...运行下面的命令，在docker中部署服务： docker run -p 8501:8501 --mount type=bind,source=/tmp/serving/tensorflow_serving...这一部分就直接基于手写体识别的例子，展示一下如何从tensorflow训练代码导出模型，又如何通过grpc服务进行模型的调用。 训练和导出: #!...tf.contrib.util.make_tensor_proto(image[0], shape=[1, image[0].size])) result_counter.throttle() result_future = stub.Predict.future
://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.4/tensorflow/examples/image_retraining/label_image.py) 脚本...后者的实现要求网页服务器一次处理多个挂起请求，并决定是否等待较大批次还是将其发送至 TensorFlow 图线程进行分类，对此 Flask app 完全不适合。...扩展：负载平衡和服务发现 现在我们已经有一个模型可用的服务器，但是它可能太慢，或我们的负载太高。我们想运行更多此类服务器，那么我们应该怎样在多个服务器上对其进行分布呢？...在目前的装配上，所有的数据需要通过我们的单个 seaport 主机，也是面向客户端的单个端点。...缺点是有点难以配置，也难以编写客户端代码，此外还不支持 Caffe/PyTorch。 如何从 Matlab 迁移机器学习代码？ 在开发产品中不要用 Matlab（译者注：仅代表作者观点）。
阻塞 阻塞状态指程序未得到所需计算资源时被挂起的状态。程序在等待某个操作完成期间，自身无法继续干别的事情，则称该程序在该操作上是阻塞的。...q=yangyanxing 该 url 进行访问，脚本如下： 服务端显示： 脚本打印为 7或者8 在同步应用中，由于同时只能提供一个请求。...5秒，最长要10秒,这还只是2个，如果有10个那就是要50秒处理完所有的请求，这个效率是无法接受的，服务端可否同时处理10个请求，就像文章一开始提到的同时做三件事情，在处理一个耗时的操作时，不是干等着这件事情处理完...异步的使用 客户端的实现 异步的使用可以分为客户端的调用与服务端的处理，先从简单的来看，客户端的调用，比如你要同时访问 baidu.com 10次，你会怎么做？...可以使用异步协程来实现，代码大概是这个样子 执行结果： 服务端的实现 先看下tornado在python2中的解决方案.
客户端的 React 使用 RSC 负载中的指令来渲染 UI，并在加载时水合每个客户端组件。服务器将挂起的服务器组件作为 RSC 负载流式传输，随着它们变得可用。...如果不是（即懒加载），一个获取脚本被添加到主包中，当需要渲染时，该脚本将获取组件的 CSS 和 JavaScript 文件。当需要时，服务器的 I 负载会调用获取器脚本。"...这个包装器将被转换成一个脚本，用于在需要时获取并加载客户端组件的 JavaScript 和 CSS 文件。要点总结我知道这似乎有很多事情在不同时刻旋转和移动。...与此同时，Next.js 触发挂起的异步组件，并将它们格式化为 HTML 并包含在一个个流式传输到浏览器的 RSC 负载中，连同一个知道如何交换事物的 $RC 脚本。...一段时间后，我们开始看到页面的首帧出现，伴随着初始的 JavaScript 脚本被加载和水合作用的进行。如果你仔细观察帧，你会看到整个页面外壳被渲染，而被挂起的服务器组件的位置使用了“加载中”组件。
有了Tensorflow这样的工具后，可以在Github地址上直接下载它的模型。...Summary Of Tensorflow Tensorflow这个Library需要人工安装，脚本需要手动运行，环境需要手动配置。分布式的Tensorflow要把一个脚本拷贝到多台机器上，手动配置。...可以使用Java客户端、C++客户端、Go客户端和Python客户端，或直接在Andriod请求模型服务。...上面是工作环境，云端有服务器和基础架构维护的服务。用户在本地环境编写自己的Tensorflow应用，在本地验证这个应用能否跑起来。...用户在Python脚本里定义了一系列参数，把这个脚本拷贝到各台机器上去运行。 我们让用户把分布式节点个数和当前进程角色通过环境变量定义，环境变量名是固定的。
附注： NFS MOUNT 参数： 当NFS在NFS客户端加载时，系统会问是使用 soft-mount 还是hard-mount, 它们之间有什么区别？...它们的区别在于当发生网络或NFS服务器端故障时，选用hard-mount选项会引起NFS客户端的程序挂起，而soft-mount则不会。...当客户端加载NFS不成功时,一直重试，直到NFS服务器有响应。...在选定hard-mount 时，最好同时选 intr , 允许中断系统的调用请求，避免引起系统的挂起。...当NFS服务器不能响应NFS客户端的 hard-mount请求时， NFS客户端会显示 "NFS server hostname not responding, still trying"
如果找到新版本，会自动过渡：默认的，会用上一个模型回复挂起的请求，用新版本模型处理新请求。挂起请求都答复后，前一模型版本就不加载了。...在这个例子中，可以配置TF Serving，用前一模型版本处理所有挂起的请求，再加载使用新模型版本。这样配置可以防止在同一时刻加载，但会中断服务一小段时间。...图19-7 在Google IAM中创建一个新的服务账户 现在写一个小脚本来查询预测服务。...这需要使用服务账户的私钥；设定GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS环境参数就成，可以在启动脚本之前，或在如下的脚本中： import os os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS...在客户端做查询肯定能降低延迟，使网站响应更快。 当网站服务是基于一些用户隐私数据时，在客户端做预测可以使用户数据不出用户机器，可以保护隐私。
3.1websocket连接过程 websocket 通信图解 这是一个简易的客户端和服务端的通信图解，php主要就做的就是接受加密key 并返回 其中完成套接字的创建和握手操作 ?...3.2 代码实践 服务端做的流程大致是： 挂起一个socket套接字进程等待连接 有socket连接之后遍历套接字数组 没有握手的进行握手操作，如果已经握手则接收数据解析并写入缓冲区进行输出 下面是示例代码...②通过服务器访问html文件 ?...8、踩过的坑，打开调试工作方便查看错误 ①server.php 挂起的进程中可以打印输出的，如果出现问题可以在代码中加入打印来调试 可以在各个判断里面做标记在控制台查看代码运行在哪个区间 不过每次修改完代码之后需要重新运行脚本...1、在与服务器初始套接字的时候发送数据 （在第一次与服务器验证握手的时候不能发送内容） 2、如果已经验证过了但是客户端没有发送或者发送的消息为空也会出现这样的情况 所以要检验已连接的套接字的数据 ?
阅读时长： 10-15分钟 使用前检查清单 检查tensorflow的安装 从 stdin 运行在线分类 在本地运行分类 把分类器放到硬编码（hardcoded）的代理 把分类器放到有服务发现（service...对我而言，这个脚本的位置在： in bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/label_image.runfiles/org_tensorflow/...常规的方法是添加一个代理层，也许是haproxy或nginx，它能够平衡后端服务器之间的负载，同时向客户端呈现一个统一的接口。...在目前的设置中，所有的数据都必须通过我们的单个seaport 主节点，这也是呈现给客户端的端点。...相反，通过更改客户端以遵循两步“手动DNS”协议，我们可以重新使用我们的基础版的seaport 代理来实现客户端直接连接到其服务器的“点对点”协议： Proxy代码： // Usage : node p2p_proxy.js
上周浏览Google开发者大会资料时发现，TensorFlow已经提供了服务器部署方案: TensorFlow Serving。...TensorFlow Serving提供与TensorFlow模型的一揽子集成方案，也可以轻松扩展以服务于其他类型的模型。.../Images --saved_model_dir=models/inception_v3 训练的模型保存于models/inception_v3/1，其中1是版本号，可以通过retrain.py脚本的命令行参数进行指定...，在没有这个之前，我查找了很多资料，都没有搞定客户端与服务端之间的通信。...总结 这个服务器端远还没有达到完善，还存在一下问题： 客户端与服务器端的图片采用JSON格式传递，图像数据由二进制转为JSON字符串，空间效率低，后面考虑对图像数据进行base64编码。
阿巩 在大家知道阿巩做游戏后端开发后最常有的对话是：你转做C++了吗，我说是Python，然后对面意味深长的叹口气，哦~不过Python慢啊；性能不如静态语言；Python适合写写脚本巴拉巴拉……硬了...首先后端包括客户端和服务器端，客户端和服务器端再分为引擎、基础框架和逻辑层，至于核心引擎那必然得是C++老大哥，不过毕竟老大哥，像是逻辑层这样的繁杂工作Python来做就可以了。...对于服务器，用纯Python实现优势有很多：首先是不停服更新，这保证了服务器稳定运行，游戏线上跑着同时我们修着bug，开发效率大大提升的同时成本和风险也大幅降低，热更上线也不需要用户客户端整包更新；还有对于配置文件...，产品小姐姐只需要给张Excel表就好，根据表中数据写成json对应到Python的字典键值对，服务端和客户端只需用这一个配置类就行；Python中的GIL锁确实让Python失去了在多线程领域竞争的资格...endpoint.listen(SpreadFactory()) # 指定子类实例 reactor.run() # 挂起运行 广播客户端 Twisted同样提供了基于Protocol类的TCP客户端编程方法
： 第二种通过wplus_init_wsock.exe 原理：通过LR映射端口，转发数据包到目标服务器；通过Proxy捕获他们之间的数据包，生成脚本。...在Ineternet属性中设置代理 ? 点击确定，并且点刚才选择项，再次点击OK ? 启动后如下显示： ? 即可开始录制脚本 ? 点击工具查看后台显现数据交换： ?...性能测试常见瓶颈 在性能测试执行过程中，我们需要观察和了解系统的运行状态，如果出现以下征兆，则表示系统可能存在瓶颈。...：可能是负载或某些原因，用户看到页面无法完成并挂起，无法消除； e) 可预见的锁定：一旦出现挂起或错误，就加速出现，直到系统完全锁定。...性能问题通常是相互关联相互影响的，表面上看到的现象很可能不是根本问题，而是另一处出现问题后引起的反应。这就要求监控收集数据时要全面，从多方面多个角度去判断定位。
HTTP 和JSONP方式的长轮询 把 script 标签附加到页面上以让脚本执行。...服务器会挂起连接直到有事件发生，接着把脚本内容发送回浏览器，然后重新打开另一个 script 标签来获取下一个事件，从而实现长轮询的模型。 XHR长轮询 这种方式是使用比较多的长轮询模式。...客户端打开一个到服务器端的 AJAX 请求然后等待响应；服务器端需要一些特定的功能来允许请求被挂起，只要一有事件发生，服务器端就会在挂起的请求中送回响应并关闭该请求。...长轮询优缺点 优点 客户端很容易实现良好的错误处理系统和超时管理，实现成本与Ajax轮询的方式类似。 缺点 需要服务器端有特殊的功能来临时挂起连接。...在客户和服务器之间保持“心跳”信息 在浏览器与服务器之间维持一个长连接会为通信带来一些不确定性：因为数据传输是随机的，客户端不知道何时服务器才有数据传送。
1.目的：实现客户端向服务器发送数据 原理： ? 2.建立两个控制台应用，一个为服务器，用于接收数据。一个为客户端，用于发送数据。...:指定协议类型Tcp 1.方法Bind()E 绑定IP与端口，这样就成为了服务器，可以监听指定IP的特定端口 2.方法Listen(); 置于监听状态，参数是最大的挂起数 3.方法Accept...private void Accept() { // 接收客户端方法，会挂起当前线程（.RemoteEndPoint表示远程地址）...） // 同时，这里还是尾递归挂起处 int msgLen = client.Receive(msg);...远程连接：因为我只有一台电脑，所以用腾讯云服务器作为我的服务器，我本地的PC作为客户端，实现连接。 1.修改客户端主程序里面的IP为我的腾讯云IP ? 2.使用远程桌面连接 ? 3.连接成功 ?
); 3、后台 websocket的难点主要在后台 3.1websocket连接过程 websocket 通信图解 这是一个简易的客户端和服务端的通信图解，php主要就做的就是接受加密key... 并返回 其中完成套接字的创建和握手操作 下图是一张详细的服务端处理websocket的流程图 3.2 代码实践 服务端做的流程大致是： ①、挂起一个socket套接字进程等待连接...} } 7、运行方法 github地址git@github.com:rsaLive/websocket.git ①最好在控制台运行server.php 转到server.php脚本目录... 8、踩过的坑，打开调试工作方便查看错误 ①server.php 挂起的进程中可以打印输出的，如果出现问题可以在代码中加入打印来调试 可以在各个判断里面做标记在控制台查看代码运行在哪个区间 不过每次修改完代码之后需要重新运行脚本...php server.php ② 如果出现这种错误可能是 1、在与服务器初始套接字的时候发送数据 （在第一次与服务器验证握手的时候不能发送内容） 2、如果已经验证过了但是客户端没有发送或者发送的消息为空也会出现这样的情况
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