tensorflow serving部署单模型，多模型，热更新，BERT部署

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tensorflow检测模型

2017年底，Tensorflow 推出Lite版本，可实现移动端的快速运行，其中，一个很关键的问题，如何把现有分类模型(.pb) 转换为(.lite)模型呢？ 其实，步骤如下 1- 进入 Tensorflow 源码文件夹（以便bazel可以无需配置找打相应路径） 2- 转换可执行文件 bazel run --config=opt \ //tensorflow/contrib/lite/toco:toco -- \ --input_file=/tmp/mobilenet_v1_1.0_224_frozen.pb \ # 待转换模型路径 --output_file=/tmp/tflit

简洁而精密的结构对于深度学习项目来说是必不可少的，在经过多次练习和 TensorFlow 项目开发之后，这是一个结合简便性、优化文件结构和良好 OOP 设计的 TensorFlow 项目模板。该模板可以帮助你快速启动自己的 TensorFlow 项目，直接从实现自己的核心思想开始。

Flask Web框架托管的TensorFlow Serving客户端 这是我的的扩展。 它引入了一个托管TensorFlow服务客户端的Flask Web服务器。 它接收REST请求以预测，将其转换为protobufs，然后通过gRPC发送到TensorFlow服务器以通过GAN模型进行预测。 提到的GAN模型是使用技术并以课程中教授的模型为 训练的。 原始的Jupyter Notebook可在。 有关该项目的更多详细信息，请参见我的。

tf2onnx-将TensorFlow模型转换为ONNX。 构建类型 操作系统 Python 张量流 Onnx Opset 状态 单元测试-基本 Linux，MacOS * ，Windows * 3.6、3.7、3.8 1.12-1.15、2.1-2.4 7-13 单元测试-完整 Linux，MacOS，Windows 3.6、3.7、3.8 1.12-1.15、2.1-2.4 7-13 支持的版本 ONNX tensorflow-onnx将使用系统上安装的ONNX版本，如果未找到，则安装最新的ONNX版本。 我们支持ONNX opset-6至opset-13。 默认情况

用多种预训练TensorFlow模型提取图像特征

TensorFlow_Flask 在Python中使用Flask部署TensorFlow模型 开发环境： Ubuntu 18.04 的Python 3.6.8 Tensorflow 1.14.0 首先，确保TensorFlow对象检测API正常工作。（ ） 让我们从官方的对象检测演示Jupyter Notebook（模型/研究/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb）的调整版本开始。 我将此文件另存为run_original.py（models / research / object_detection / run_original.ipynb）。 转到您喜欢的浏览器，然后输入您的 您可以上传图片并对其进行检测。 网址= 您会看到“你好” run_web_return_pic.py 您将在浏览器中看到图片

网上关于tensorflow模型文件ckpt格式转pb文件的帖子很多，本人几乎尝试了所有方法，最后终于成功了，现总结如下。方法无外乎下面两种： 使用tensorflow.python.tools.freeze_graph.freeze_graph 使用graph_util.convert_variables_to_constants 1、tensorflow模型的文件解读 使用tensorflow训练好的模型会自动保存为四个文件，如下 checkpoint：记录近几次训练好的模型结果（名称）。 xxx.data-00000-of-00001: 模型的所有变量的值(weights, b