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tensorflow serving tfx docker 部署教程(二)

1.访问http://ip:8501/v1/models/stylegan查看部署模型的版本信息(http://ip:8501/v1/models/stylegan/versions/1单个版本):{  "model_version_status": [   {    "version": "1",    "s
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tensorflow serving tfx docker 部署教程(一)

 #安装docker curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun #设置docker源 yum-config-manager     --add-repo     https://mirrors.tuna.
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女上位视频教程

女上位视频教程***请进入文章页查看隐藏内容***版权声明:本文为期权记的原创文
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搜集了一下用于深度学习deeplearning的人脸数据集Face Dataset

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国有双A期货公司开户+返还

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TensorFlow创建自定义类继承tf.layers.Layer创建新的layer层,自定义类继承keras.Model创建自定义model

tf.layers.Layer类是tf.layers里所有层都继承的基类,实现了通用的基础功能。用户只需要实例化它,就可以直接调用得到的实例。Layer的子类一般这样子实现:__init__():先初始化父类。然后在成员变量中保存配置。build():一般用于初始化层内的参数和变量。在调用call()方法前,类会自动调用该方法。在该方法末尾需要设置self.built = True,保证build()方法只被调用一次。call():用于定义层对输入张量的实际操作。下面是我们自定义一个全连接层的例
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