手把手教你使用TF服务将TensorFlow模型部署到生产环境-低调大师

手把手教你使用TF服务将TensorFlow模型部署到生产环境

2019-03-23 676

介绍

将机器学习（ML）模型应用于生产环境已成为一个火热的的话题,许多框架提供了旨在解决此问题的不同解决方案。为解决这一问题，谷歌发布了TensorFlow（TF）服务，以期待解决将ML模型部署到生产中的问题。

本文提供了一个关于服务于预先训练的卷积语义分割网络的实践教程。阅读本文后，你将能够使用TF服务来部署和向TF训练的深度CNN发出请求等操作。另外，本文将概述TF服务的API及其工作原理。如果你想学习本教程并在计算机上运行示例，请完整了解本文。但是，如果你只想了解TensorFlow服务，你可以专注于前两部分。

TensorFlow服务库-概述

首先我们需要花一些时间来了解TF Serving如何处理ML模型的整个生命周期。在这里，我们将介绍TF服务的主要构建块，本部分的目标是提供TF服务API的介绍。如需深入了解，请访问TF服务文

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Spring Cloud Netflix Ribbon核心接口 LoadBalancerClient 主要职责转化URI：将含应用名称URI转化成具体主机+端口形式选择服务实例:通过负载算法，选择指定服务中的一台机器实例请求执行回调：针对选择后服务实例，执行具体的请求回调操作默认实现：RibbonLoadBalancerClient 自动装配源：RibbonAutoConfiguration#loadBalancerClient（...）负载均衡器上下文 LoadBalancerContext 主要职责转化URI：将含应用名称URI转化成具体主机+端口的形式组件关联：关联RetryHandler、ILoadBalancer等记录服务统计信息：记录请求响应时间、错误数量等默认实现：RibbonLoadBalancerContext 自动装配源：RibbonClientConfiguration#ribbonLoadBalancerContext（...）负载均衡器 ILoadBalancer 主要职责增加服务器获取服务器：通过关联Key获取、获取所有服务列表、获取可...

2019-03-24

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Python 提供了很多内置的工具函数（Built-in Functions），在最新的 Python 3 官方文档中，它列出了 69 个。大部分函数是我们经常使用的，例如 print()、open() 与 dir()，而有一些函数虽然不常用，但它们在某些场景下，却能发挥出不一般的作用。内置函数们能够被“提拔”出来，这就意味着它们皆有独到之处，有用武之地。因此，掌握内置函数的用法，就成了我们应该点亮的技能。在《Python进阶：如何将字符串常量转为变量？》这篇文章中，我提到过 eval() 和 exec() ，但对它们并不太了解。为了弥补这方面知识，我就重新学习了下。这篇文章是一份超级详细的学习记录，系统、全面而深入地辨析了这两大函数。 1、eval 的基本用法语法：eval(expression, globals=None, locals=None) 它有三个参数，其中 expression 是一个字符串类型的表达式或代码对象，用于做运算；globals 与 locals 是可选参数，默认值是 None。具体而言，expression 只能是单个表达式，不支持复杂的代码逻辑...

2019-03-24

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