tensorflow-serving布置facenet心得

这个的东西困扰我很久,终于弄成了。不知道我做的是不是太繁琐,如果有人做的更简单,希望指出,谢谢。

docker中,做了两个容器,一个放的mtcnn,一个放的facent。他们并不是多模型布置的。mtcnn其中包括:pnet,rnet和onet,这三个是多模型布置。

客户端通过调用mtcnn,得到返回值,然后传给facenet。这里有个问题。numpy数组的事,需要转换。不能直接穿numpy的数组给tf-serving。

报错一般有两个方面原因,路径错误或者就是传入的值类型不对。

还有就是一个问题,绑定id。要不每次关闭容器,模型文件都会消失。

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工作量挺大的,也可以去巧。

模型这块,别想着改slim了。直接reload到graph中,然后重新保存下需要的格式。

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如果领导需要你优化算法,那么建议你先把tfserving先弄玩,然后再去优化。优化的工作量很大。如果是tree型模型,你需要半个月时间去弄。可能是我的方法比较笨,如果是502多层的resnet,应该没什么好办法了。

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