我正在试验tensorflow服务器,并且在最简单的设置中成功地请求了half_plus_two模型示例(请参阅docs )。通过简单设置,我的意思是将模型(更确切地说,是包含版本子file和该子file下所有模型文件的目录)嵌入到我的docker容器中,并以model_name和model_base_path作为参数或使用model_config当我试图将模型放在S3 (私有S3存储,而不是AWS)上时,服务器启动并发现模型,如日志中所示:
I <e
我成功地导出了一个Keras模型,以便将其分段到一个tensorflow/serving:1.10.0-gpu-based容器中。请注意,为了提高可读性,我清除了日志中的时间戳和不重要的行:
[]: I tensorflow_serving/model_servers/main.cc:157] Building single TensorFlowresources to load servable {name: mrcnn
我训练了一个使用GCP AutoML视觉的图像分类模型,我想使用Docker在我自己的web应用程序中部署它。遵循,我将自己的愿景autoML模型导出到一个中,并设法将其复制到本地驱动器。2020-03-18 06:52:52.859923: I tensorflow_serving/core/loader_harness.cc:66] A
: I tensorflow_serving/core/loader_harness.cc:66] Approving load for servable version {name: defaultversion: 1}
2020-03-24 18:49:11.676457: I tensorflow_serving/core/loader_harness.cc:74] Loading servableservable: {name: default versio
我在使用docker image tesorflow/serving:1.13.0在云中部署我的模型时遇到了这个问题。但它在我的本地系统中运行得很好。serving docker注册表中的各种图像,但都不起作用。这些是我在容器运行时获得的日志。2019-05-08 06:31:31.496640: I tensorflow_serving/core/loader_harness.cc:66] Approving load for s
我正在尝试使用配置文件运行tensorflow/serving docker镜像。它抛出关于servable的文件系统访问的错误。我试着用单一模型和多模型都不工作。encountered a file-system access error: Could not find base path /home/projects/models/model1/ for servablemodel1
" 我的配置文件如下 mode