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。
Deployaservicetotheswarm 创建完群后,您可以将服务部署到群中。在本教程中,您还添加了工作节点,但这不是部署服务的必要条件。 打开终端并将ssh放入运行管理器节点的机器中。
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。
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。
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。
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。
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。
Docker可以让您的代码尽快测试并部署到生产环境中。 Docker包含: Docker引擎-我们的轻量级和强大的开源集装箱化技术与工作流程相结合,用于构建和容器化您的应用程序。
您将了解如何构建一个input_fn预处理模型并将数据输入到模型中。然后,您将实施一项input_fn将训练,评估和预测数据输入到神经网络回归器以预测房屋中值的中值。
在本教程的这一部分中,您将部署基于Redis3.0.6容器映像的服务。然后,您使用滚动更新升级服务以使用Redis3.0.7容器映像。
以下是由TensorBoard生成的描述推理操作的图表: [evo41g9i07.png] 练习:输出inference是非标准化的logits。
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”。

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