訓(xùn)練了很久的Tf模型，終于要到生產(chǎn)環(huán)境中去考驗一番了。今天花費了一些時間去研究tf的模型如何在生產(chǎn)環(huán)境中去使用。大概整理了這些方法。

繼續(xù)使用分步驟保存了的ckpt文件

這個貌似脫離不了tensorflow框架，而且生成的ckpt文件比較大，發(fā)布到生產(chǎn)環(huán)境的時候，還得把python的算法文件一起搞上去，如何和其他程序交互，可能還得自己去寫服務(wù)。估計很少有人這么做，貌似性能也很一般。

使用tensorflow Serving

tf Serving貌似是大家都比較推崇的方法。需要編譯tfServing，然后把模型導(dǎo)出來。直接執(zhí)行tf Serving的進(jìn)程，就可以對外提供服務(wù)了。具體調(diào)用的時候，還得自己寫客戶端，使用人gRPC去調(diào)用Serving，然后再對外提供服務(wù)，聽上去比較麻煩。而且我今天沒太多的時間去研究gRPC，網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于客戶端很多都是用python寫的，我感覺自己的python水平比較菜，沒信心能寫好。所以這個方式就先沒研究。

生產(chǎn).pb文件，然后寫程序去調(diào)用.pb文件

生成了.pb文件以后，就可以被程序去直接調(diào)用，傳入?yún)?shù)，然后就可以傳出來參數(shù)，而且生成的.pb文件非常的小。而我又有比較豐富的.net開發(fā)經(jīng)驗。在想，是否可以用C#來解析.pb文件，然后做一個.net core的對外服務(wù)的API，這樣貌似更加高效，關(guān)鍵是自己熟悉這款的開發(fā)，不用花費太多的時間去摸索。、

具體的思路

使用.net下面的TensorFlow框架tensorflowSharp（貌似還是沒脫離了框架）.去調(diào)用pb文件，然后做成.net core web API 對外提供服務(wù)。

具體的實現(xiàn)

直接上代碼，非常簡單，本身設(shè)計到tensorflowsharp的地方非常的少

ImageUtil這個類庫是tensorflowSharp官方的例子中一個把圖片轉(zhuǎn)成tensor的類庫，我直接copy過來了，根據(jù)我的網(wǎng)絡(luò)，修改了幾個參數(shù)。

相關(guān)文章：

• TensorFlowSharp入門使用C#編寫TensorFlow人工智能應(yīng)用
  

原文地址: https://www.cnblogs.com/bbird/p/9953749.html

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的使用C#把Tensorflow训练的.pb文件用在生产环境的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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