Deploy 本节重点介绍部署现实世界的模型。它包含以下文件: 分布式TensorFlow,它解释了如何创建一个TensorFlow服务器集群。
服务如何工作 要在DockerEngine处于群集模式时部署应用程序映像,请创建一个服务。在某些更大的应用程序中,服务通常会成为微服务的图像。
使用DockerCLI创建群集,将应用程序服务部署到群集,并管理群体行为。 如果您之前使用的是Docker版本1.12.0,则可以使用独立群集,但我们建议您进行更新。
具有张量流的大规模线性模型 tf.estimatorAPI为TensorFlow中的线性模型提供了一套丰富的工具(除其他外)。本文档提供了这些工具的概述。它说明: 线性模型是什么。
默认情况下,此脚本将运行4,000个训练步骤。每个步骤从训练集中随机选择10幅图像,从高速缓存中找出它们的瓶颈,并将它们送入最终图层进行预测。
一个群是Docker引擎或集群节点,在这里部署服务。DockerEngineCLI和API包括管理群集节点(例如,添加或移除节点)以及在群集中部署和编排服务的命令。
开始,第3部分:服务 1:概况介绍 2:集装箱 3:服务 4:成群 5:堆叠 6:部署应用程序 先决条件 安装Docker版本1.13或更高版本... 获取Docker撰写。
开始,第5部分:堆栈 1:概况介绍 2:集装箱 3:服务 4:成群 5:堆叠 6:部署应用程序 先决条件 安装Docker版本1.13或更高版本。 弄到码头组成如上文所述第三部分先决条件...
例如,dense_shape=[3,6]指定二维3x6张量,dense_shape=[2,3,4]指定三维2x3x4张量,并dense_shape=[9]指定具有9个元素的一维张量。
开始,第6部分:部署您的应用程序 1:概况介绍 2:集装箱 3:服务 4:成群 5:堆叠 6:部署应用程序 先决条件 安装Docker版本1.13或更高版本。
如果您刚刚开始使用Docker并希望了解部署多服务应用程序的最佳方式,那么开始的一个好地方就是入门演练。这将向您展示如何在Compose文件中定义服务配置,部署应用程序并使用相关的工具和命令。
例如,以下是AlexNet对一些图像进行分类的结果: [图片] 为了比较模型,我们检查了模型未能预测正确答案的频率,作为他们排名前5位的猜测之一-被称为“五大错误率”。
保存器将恢复在模型中定义的所有变量。如果您在加载模型时不知道如何构建其图形(例如,如果您正在编写通用程序来加载模型),那么请阅读本文档后面的“保存和恢复模型概述”一节。
4.使用以下命令执行教程代码以操练本教程中描述的线性模型: $pythonwide_n_deep_tutorial.py--model_type=wide 请继续阅读以了解此代码如何构建其线性模型。

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