可以快速部署Tensorflow模型，上线gRPC或RESTAPI。官方推荐Docker部署，也给了训练到部署的完整教程：。本文只是遵照教程进行的练习，有助于了解TensorFlow训练到部署的整个过程。准备环境准备好，导入依赖：pyimportsysConfirmthatwe'reusingPython3assert

TensorFlow计算图是由op和tensor组成，那么tensor一般都用来代表什么呢？显然，像模型的输入数据、网络权重、输入数据经op处理后的输出结果都需要用张量或特殊张量进行表达。既然tensor在TensorFlow体系架构中如此重要，因此本

一、TensorFlow LiteTensorFlowLite是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlowLite支持Android、iOS甚至树莓派等多种平台。二、tflite格式TensorFlow生成的模型是无法直接给移动端使用的，需要离线转换成.tflite文件格式。tflite

原创未名小宇宙2018012022:48:35@引用自今日头条莫问出处莫问归途本文演示在Kubernetes集群上搭建TensorFlow集群。集群如下：（请不要问node1哪去了，因为TA罢工了）!Kubernetes和TensorFlow集群搭建(https://oscimg.oschina.net/oscnet

说明：文章中很多内容都是复制黏贴的，写的不是很好，但是发现这是我博客园里头阅读量最高的文章，为避免误人子弟还是先说明一下吧。\toc\Linux下安装tensorflow安装添加tensorflow的环境。执行命令：condacreatentensorflowpytho

TensorFlow算术运算符TensorFlow提供了几种操作，您可以使用它们将基本算术运算符添加到图形中。tf.add(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.w3cschool.cn%2Ftensorflow_p

!(http://files.17study.com.cn/201904/tensorFlow2/tflogocard2.png)三种开发模式使用TensorFlow2.0完成机器学习一般有三种方式：使用底层逻辑这种方式使用Python函数自定义学习模型，把数学公式转化为可执行的程序逻辑。接着在训练循环

1、环境：Win7x64、python3.7x64、tensorflow1.14、CPUi59400F2、3、　3.1、cifar10，没有数据，全新下载，下到默认目录（C:\\Users\\Administrator\\tensorflow\_datasets），全过程控制台输出：（20190903）"C:\ProgramF

一、前言京东广告训练框架随着广告算法业务发展的特点也在快速迭代升级，回顾近几年大致经历了两次大版本的方案架构演变。第一阶段，随着2016年Tensorflow训练框架的开源，业界开始基于Tensorflow开源框架训练更复杂的模型。模型对特征规模和参数规模