tensorflow模型部署系列————立贴

引言

本文开始我将要写几篇针对tensorflow系列模型的导出方法和步骤,此文为立贴文。一来确定后续研究路线,二来用于鞭策自己将系列博文坚持写完。相关示例代码放在gdyshi的github上

研究线路

模型部署的第一步就是要有模型,所以我首先把模型导出方法做一下梳理,部署主要有两种:单机版和服务器版。单机版可以在单机上进行模型推理,主要应用在离线的智能终端、边缘计算产品上;单机版我先从最简单的python开始,依次深入到C++版、JAVA版、嵌入式版、浏览器前端版。服务器版可以在服务器上进行模型推理,终端或客户端通过网络调用传输数据给服务器,并从服务器获取推理后的预测结果;服务器版我先手动搭建一个简单的flask服务,然后深入到TensorFlow Serving,最后是分布式服务器部署。

待写博文列表

  • tensorflow模型部署系列————tensorflow预训练模型导出
  • tensorflow模型部署系列————单机python部署
  • tensorflow模型部署系列————单机c++部署
  • tensorflow模型部署系列————单机java部署
  • tensorflow模型部署系列————嵌入式部署
  • tensorflow模型部署系列————浏览器前端部署
  • tensorflow模型部署系列————独立简单服务器部署
  • tensorflow模型部署系列————TensorFlow Serving部署
  • tensorflow模型部署系列————分布式服务器部署

参考


  • tensorflow官方文档
  • keras官方文档
  • keras官方文档中文版

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