基于TensorFlow Serving的模型部署应用及实践

打开文本图片集

摘 要：深度学习通常需要把训练好的神经网络模型部署到生产环境中，并能够以服务的形式提供给生产应用。常用的两种方案是基于Flask和基于TensorFlow Serving。本文先对TensorFlow Serving框架进行介绍，然后对环境的搭建进行说明，最后通过一个工程项目详细说明TensorFlow Serving框架的部署方法。（剩余3991字）

网站仅支持在线阅读（不支持PDF下载），如需保存文章，可以选择【打印】保存。