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利用Docker和阿里云容器服务轻松搭建TensorFlow Serving集群

本系列将利用Docker和阿里云容器服务,帮助您上手TensorFlow的机器学习方案 第一篇:打造TensorFlow的实验环境 第二篇:轻松搭建TensorFlow Serving集群 - 本文 第三篇 打通TensorFlow持续训练链路 第四篇 利用Neural Style的TensorFlow实现,像梵高一样作画 第五篇 轻松搭建分布式TensorFlow训练集群(上) 本文是系列中的第二篇文章,将带您快速了解Tensorflow Serving的原理和使用,并利用阿里云容器服务轻松在云端搭建TensorFlow Serving集群。如果您需要学习TensorFlow请参考基于Docker的TensorFlow实验环境 TensorFlow Serving是Google开源的一个灵活的、高性能的机器学习模型服务系统,能够简化并加速从模

golang 之 defer(统计函数执行时间)

1 package main 2 3 import ( 4 "fmt" 5 "time" 6 ) 7 8 func sum(a ...int) int { 9 defer trace("sum")() // note:不要忘记defer语句后的圆括号,否则本该在进入时执行的操作会在退出时执行,而本该在退出时执行的,永远不会执行 10 total := 0 11 for _, val := range a { 12 total += val 13 } 14 return total 15 } 16 17 func trace(msg string) func() { 18 start := time.Now() 19 fmt.Printf("enter %s\n", msg) 20 return func() { 21 fmt.Printf("exit %s (%s)\n", msg, time.Since(start)) 22 } 23 } 24 25 func main() { 26 count := sum(3, 5, 9) 27 fmt.Printf("%d\n", count)...

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