使用C#把Tensorflow训练的.pb文件用在生产环境
训练了很久的Tf模型,终于要到生产环境中去考验一番了。今天花费了一些时间去研究tf的模型如何在生产环境中去使用。大概整理了这些方法。
继续使用分步骤保存了的ckpt文件
这个貌似脱离不了tensorflow框架,而且生成的ckpt文件比较大,发布到生产环境的时候,还得把python的算法文件一起搞上去,如何和其他程序交互,可能还得自己去写服务。估计很少有人这么做,貌似性能也很一般。
使用tensorflow Serving
tf Serving貌似是大家都比较推崇的方法。需要编译tfServing,然后把模型导出来。直接执行tf Serving的进程,就可以对外提供服务了。具体调用的时候,还得自己写客户端,使用人gRPC去调用Serving,然后再对外提供服务,听上去比较麻烦。而且我今天没太多的时间去研究gRPC,网络上关于客户端很多都是用python写的,我感觉自己的python水平比较菜,没信心能写好。所以这个方式就先没研究。
生产.pb文件,然后写程序去调用.pb文件
生成了.pb文件以后,就可以被程序去直接调用,传入参数,然后就可以传出来参数,而且生成的.pb文件非常的小。而我又有比较丰富的.net开发经验。在想,是否可以用C#来解析.pb文件,然后做一个.net core的对外服务的API,这样貌似更加高效,关键是自己熟悉这款的开发,不用花费太多的时间去摸索。、
具体的思路
使用.net下面的TensorFlow框架tensorflowSharp(貌似还是没脱离了框架).去调用pb文件,然后做成.net core web API 对外提供服务。
具体的实现
直接上代码,非常简单,本身设计到tensorflowsharp的地方非常的少
ImageUtil这个类库是tensorflowSharp官方的例子中一个把图片转成tensor的类库,我直接copy过来了,根据我的网络,修改了几个参数。
相关文章:
TensorFlowSharp入门使用C#编写TensorFlow人工智能应用
原文地址: https://www.cnblogs.com/bbird/p/9953749.html
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