問題タブ [serving]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
tensorflow - Tensorflow : サービス提供モデルは常に同じ予測を返します
私はあなたの助けが必要です 私は今少し立ち往生しています.
非常に良い結果が得られる分類テンソルフロー モデルを再トレーニングします。今、私はテンソルフローサービングを通してそれを提供したいと思っています. 私はそれを提供することができましたが、それを使用しているときは、入力が何であれ、常に同じ結果が得られます。
モデルのエクスポート方法に問題があると思いますが、何が原因かわかりません。以下は私のコードです。
誰かが私を助けることができますか？どうもありがとう
これは、入力画像を tf の読み取り可能なオブジェクトに変換する関数です。
そして、これが私のモデルをエクスポートする方法です:
predict_inputs_tensor_info=tf.saved_model.utils.build_tensor_info(predict_inputs_tensor) classes_output_tensor_info=tf.saved_model.utils.build_tensor_info(classes_output_tensor) スコア_output_tensor_info=tf.saved_model.utils.build_tensor_info(scores_output_tensor)
tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY:classification_signature, }
javascript - 静的ファイルのエクスプレス サービング: 異なる場所にあるサーバーとクライアント
Express に別の場所にある静的ファイルを提供させようとしています。
これは私が持っている現在のディレクトリです:
を使用しようとしましたapp.use(express.static(path.join(__dirname, '..', 'client')));が、ファイルをまったく提供しませんでした。ただし、path.joinget 要求に同じものを使用すると'/'、ファイルが送信されます。
ここに私が現時点で持っているコードがあります。機能しています。神に感謝しますが、実際にファイルを送信せずにサービスを提供する方法があるかどうかを確認したいと思います。
python - tensorflow-serving を使用してカスタム (非 tensorflow) モデルを公開する方法は?
基本および高度なtensorflow-serving チュートリアルを読みましたが、次の tensorflow-serving でサポートを構築する方法についてはまだ不明です。
- Python で構築されたモデル (xgboost や scikit-learn など)
- R で構築されたモデル (xgboost や lightgbm など)
で利用可能な TFBT の使用を検討しましたが、これtf.contribによると、TensorFlow Boosted Trees (TFBT)は xgboost と比較してトレーニングにはるかに時間がかかり、精度が悪いことがわかりました。
どんな助けや提案もいただければ幸いです...