Я описал, как обслуживать обученные модели тензорного потока с использованием тензорного потока, в разделе Обслуживание предварительно смоделированного и настраиваемого оценщика тензорного потока с обслуживанием тензорного потока . В статье я объяснил, как создавать модели тензорного потока с помощью оценщика и как обслуживать модели с обслуживанием тензорного потока и докером. И обслуживание tenorflow начинает поддерживать функцию RESTful API в версии 1.8 в дополнение к gRPC API. Итак, я..

В этом посте я кратко расскажу об архитектуре и рабочем процессе модели. Архитектура исходной модели Мы разработали первую модель как модель классификации, которая будет принимать изображение на входе и выводить его метку. Набор данных, используемый для разработки модели, был создан нами, поэтому нужно было позаботиться лишь о небольшой предварительной обработке. Архитектура модели примерно такая, как показано на рисунке ниже: Модель хорошо работала на изображении, состоящем из..