TensorFlow Serving 是一个高性能的分布式 serving system，用于在生产环境中部署 TensorFlow 模型。本教程将带您了解如何使用 TensorFlow Serving 部署和运行模型。
快速开始
- 安装 TensorFlow Serving：首先，您需要在您的服务器上安装 TensorFlow Serving。您可以参考官方文档进行安装。
- 准备模型：将您的 TensorFlow 模型转换为 SavedModel 格式。
- 创建配置文件：创建一个配置文件，指定模型的位置和其他参数。
- 启动 TensorFlow Serving：使用配置文件启动 TensorFlow Serving。
- 客户端调用：使用 TensorFlow Serving 客户端进行模型预测。
图像识别示例
假设您有一个图像识别模型，下面是一个简单的示例：
# 1. 安装 TensorFlow Serving
# 2. 将模型转换为 SavedModel 格式
# 3. 创建配置文件
tensorflow_model_server --model_name=mnist --model_base_path=/path/to/mnist/saved_model --port=8501