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python-无法将Tensorflow模型冻结到冻结的(.pb)文件中
我指的是(here)将模型冻结为.pb文件.我的模型是用于文本分类的CNN,我正在使用(Github)链接来训练用于文本分类和以模型形式导出的CNN.我已经将模型训练到4个纪元,并且我的检查点文件夹如下所示： 我想将此模型冻结为(.pb文件).为此,我使用以下脚本： import os, argparse import ten如何在Tensorflow服务中进行批处理？
部署了Tensorflow服务并运行测试用于Inception-V3.工作正常. 现在,想为Inception-V3服务进行批处理. 例如.想发送10张图片进行预测,而不是一张. 怎么做？要更新哪些文件(inception_saved_model.py或inception_client.py)？那些更新是什么样的？以及如何将图像传递给服务 – 它是作为包含python – Google Cloud ML FAILED_PRECONDITION
我正在尝试使用Google Cloud ML来托管Tensorflow模型并获得预测.我有一个已经上传到云端的预训练模型,我在Cloud ML控制台中创建了一个模型和版本. 我按照说明from here准备我的数据以请求在线预测.对于Python方法和glcoud方法,我都得到了同样的错误.为简单起见,我将发布gcloud方法python – 在Tensorflow中如何冻结已保存的模型
这可能是一个非常基本的问题…… 但是如何将检查点文件转换为单个.pb文件. 我的目标是使用大概C来服务模型 这些是我试图转换的文件. 作为旁注,我正在使用带有tensorflow的tflearn. 编辑1：我发现了一篇解释如何执行此操作的文章：https://blog.metaflow.fr/tensorflow-how-to-freeze-