# 提供 TF 服务模型
要运行 ModelServer，请执行以下命令：
```py
$ tensorflow_model_server --model_name=mnist --model_base_path=/home/armando/models/mnist
```
服务器开始在端口 8500 上提供模型：
```py
I tensorflow_serving/model_servers/main.cc:147] Building single TensorFlow model file config: model_name: mnist model_base_path: /home/armando/models/mnist
I tensorflow_serving/model_servers/server_core.cc:441] Adding/updating models.
I tensorflow_serving/model_servers/server_core.cc:492] (Re-)adding model: mnist
I tensorflow_serving/core/basic_manager.cc:705] Successfully reserved resources to load servable {name: mnist version: 1}
I tensorflow_serving/core/loader_harness.cc:66] Approving load for servable version {name: mnist version: 1}
I tensorflow_serving/core/loader_harness.cc:74] Loading servable version {name: mnist version: 1}
I external/org_tensorflow/tensorflow/contrib/session_bundle/bundle_shim.cc:360] Attempting to load native SavedModelBundle in bundle-shim from: /home/armando/models/mnist/1
I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:236] Loading SavedModel from: /home/armando/models/mnist/1
I external/org_tensorflow/tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:155] Restoring SavedModel bundle.
I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:190] Running LegacyInitOp on SavedModel bundle.
I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:284] Loading SavedModel: success. Took 29853 microseconds.
I tensorflow_serving/core/loader_harness.cc:86] Successfully loaded servable version {name: mnist version: 1}
E1121 ev_epoll1_linux.c:1051] grpc epoll fd: 3
I tensorflow_serving/model_servers/main.cc:288] Running ModelServer at 0.0.0.0:8500 ...
```
要通过调用模型对图像进行分类来测试服务器，请按照笔记本`ch-11c_TF_Serving_MNIST`进行操作。
笔记本电脑的前两个单元提供了服务仓库中 TensorFlow 官方示例的测试客户端功能。我们修改了示例以发送`'input'`并在函数签名中接收`'output'`以调用 ModelServer。
使用以下代码调用笔记本的第三个单元中的测试客户端函数：
```py
error_rate = do_inference(hostport='0.0.0.0:8500',
work_dir='/home/armando/datasets/mnist',
concurrency=1,
num_tests=100)
print('\nInference error rate: %s%%' % (error_rate * 100))
```
我们得到差不多 7%的错误率！ （您可能会得到不同的值）：
```py
Extracting /home/armando/datasets/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting /home/armando/datasets/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting /home/armando/datasets/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting /home/armando/datasets/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
..................................................
..................................................
Inference error rate: 7.0%
```
- TensorFlow 101
- 什么是 TensorFlow？
- TensorFlow 核心
- 代码预热 - Hello TensorFlow
- 张量
- 常量
- 操作
- 占位符
- 从 Python 对象创建张量
- 变量
- 从库函数生成的张量
- 使用相同的值填充张量元素
- 用序列填充张量元素
- 使用随机分布填充张量元素
- 使用tf.get_variable()获取变量
- 数据流图或计算图
- 执行顺序和延迟加载
- 跨计算设备执行图 - CPU 和 GPU
- 将图节点放置在特定的计算设备上
- 简单放置
- 动态展示位置
- 软放置
- GPU 内存处理
- 多个图
- TensorBoard
- TensorBoard 最小的例子
- TensorBoard 详情
- 总结
- TensorFlow 的高级库
- TF Estimator - 以前的 TF 学习
- TF Slim
- TFLearn
- 创建 TFLearn 层
- TFLearn 核心层
- TFLearn 卷积层
- TFLearn 循环层
- TFLearn 正则化层
- TFLearn 嵌入层
- TFLearn 合并层
- TFLearn 估计层
- 创建 TFLearn 模型
- TFLearn 模型的类型
- 训练 TFLearn 模型
- 使用 TFLearn 模型
- PrettyTensor
- Sonnet
- 总结
- Keras 101
- 安装 Keras
- Keras 中的神经网络模型
- 在 Keras 建立模型的工作流程
- 创建 Keras 模型
- 用于创建 Keras 模型的顺序 API
- 用于创建 Keras 模型的函数式 API
- Keras 层
- Keras 核心层
- Keras 卷积层
- Keras 池化层
- Keras 本地连接层
- Keras 循环层
- Keras 嵌入层
- Keras 合并层
- Keras 高级激活层
- Keras 正则化层
- Keras 噪音层
- 将层添加到 Keras 模型
- 用于将层添加到 Keras 模型的顺序 API
- 用于向 Keras 模型添加层的函数式 API
- 编译 Keras 模型
- 训练 Keras 模型
- 使用 Keras 模型进行预测
- Keras 的附加模块
- MNIST 数据集的 Keras 序列模型示例
- 总结
- 使用 TensorFlow 进行经典机器学习
- 简单的线性回归
- 数据准备
- 构建一个简单的回归模型
- 定义输入，参数和其他变量
- 定义模型
- 定义损失函数
- 定义优化器函数
- 训练模型
- 使用训练的模型进行预测
- 多元回归
- 正则化回归
- 套索正则化
- 岭正则化
- ElasticNet 正则化
- 使用逻辑回归进行分类
- 二分类的逻辑回归
- 多类分类的逻辑回归
- 二分类
- 多类分类
- 总结
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的神经网络和 MLP
- 感知机
- 多层感知机
- 用于图像分类的 MLP
- 用于 MNIST 分类的基于 TensorFlow 的 MLP
- 用于 MNIST 分类的基于 Keras 的 MLP
- 用于 MNIST 分类的基于 TFLearn 的 MLP
- 使用 TensorFlow，Keras 和 TFLearn 的 MLP 总结
- 用于时间序列回归的 MLP
- 总结
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的 RNN
- 简单循环神经网络
- RNN 变种
- LSTM 网络
- GRU 网络
- TensorFlow RNN
- TensorFlow RNN 单元类
- TensorFlow RNN 模型构建类
- TensorFlow RNN 单元包装器类
- 适用于 RNN 的 Keras
- RNN 的应用领域
- 用于 MNIST 数据的 Keras 中的 RNN
- 总结
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的时间序列数据的 RNN
- 航空公司乘客数据集
- 加载 airpass 数据集
- 可视化 airpass 数据集
- 使用 TensorFlow RNN 模型预处理数据集
- TensorFlow 中的简单 RNN
- TensorFlow 中的 LSTM
- TensorFlow 中的 GRU
- 使用 Keras RNN 模型预处理数据集
- 使用 Keras 的简单 RNN
- 使用 Keras 的 LSTM
- 使用 Keras 的 GRU
- 总结
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的文本数据的 RNN
- 词向量表示
- 为 word2vec 模型准备数据
- 加载和准备 PTB 数据集
- 加载和准备 text8 数据集
- 准备小验证集
- 使用 TensorFlow 的 skip-gram 模型
- 使用 t-SNE 可视化单词嵌入
- keras 的 skip-gram 模型
- 使用 TensorFlow 和 Keras 中的 RNN 模型生成文本
- TensorFlow 中的 LSTM 文本生成
- Keras 中的 LSTM 文本生成
- 总结
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的 CNN
- 理解卷积
- 了解池化
- CNN 架构模式 - LeNet
- 用于 MNIST 数据的 LeNet
- 使用 TensorFlow 的用于 MNIST 的 LeNet CNN
- 使用 Keras 的用于 MNIST 的 LeNet CNN
- 用于 CIFAR10 数据的 LeNet
- 使用 TensorFlow 的用于 CIFAR10 的 ConvNets
- 使用 Keras 的用于 CIFAR10 的 ConvNets
- 总结
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的自编码器
- 自编码器类型
- TensorFlow 中的栈式自编码器
- Keras 中的栈式自编码器
- TensorFlow 中的去噪自编码器
- Keras 中的去噪自编码器
- TensorFlow 中的变分自编码器
- Keras 中的变分自编码器
- 总结
- TF 服务：生产中的 TensorFlow 模型
- 在 TensorFlow 中保存和恢复模型
- 使用保护程序类保存和恢复所有图变量
- 使用保护程序类保存和恢复所选变量
- 保存和恢复 Keras 模型
- TensorFlow 服务
- 安装 TF 服务
- 保存 TF 服务的模型
- 提供 TF 服务模型
- 在 Docker 容器中提供 TF 服务
- 安装 Docker
- 为 TF 服务构建 Docker 镜像
- 在 Docker 容器中提供模型
- Kubernetes 中的 TensorFlow 服务
- 安装 Kubernetes
- 将 Docker 镜像上传到 dockerhub
- 在 Kubernetes 部署
- 总结
- 迁移学习和预训练模型
- ImageNet 数据集
- 再训练或微调模型
- COCO 动物数据集和预处理图像
- TensorFlow 中的 VGG16
- 使用 TensorFlow 中预训练的 VGG16 进行图像分类
- TensorFlow 中的图像预处理，用于预训练的 VGG16
- 使用 TensorFlow 中的再训练的 VGG16 进行图像分类
- Keras 的 VGG16
- 使用 Keras 中预训练的 VGG16 进行图像分类
- 使用 Keras 中再训练的 VGG16 进行图像分类
- TensorFlow 中的 Inception v3
- 使用 TensorFlow 中的 Inception v3 进行图像分类
- 使用 TensorFlow 中的再训练的 Inception v3 进行图像分类
- 总结
- 深度强化学习
- OpenAI Gym 101
- 将简单的策略应用于 cartpole 游戏
- 强化学习 101
- Q 函数（在模型不可用时学习优化）
- RL 算法的探索与开发
- V 函数（模型可用时学习优化）
- 强化学习技巧
- 强化学习的朴素神经网络策略
- 实现 Q-Learning
- Q-Learning 的初始化和离散化
- 使用 Q-Table 进行 Q-Learning
- Q-Network 或深 Q 网络（DQN）的 Q-Learning
- 总结
- 生成性对抗网络
- 生成性对抗网络 101
- 建立和训练 GAN 的最佳实践
- 使用 TensorFlow 的简单的 GAN
- 使用 Keras 的简单的 GAN
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的深度卷积 GAN
- 总结
- 使用 TensorFlow 集群的分布式模型
- 分布式执行策略
- TensorFlow 集群
- 定义集群规范
- 创建服务器实例
- 定义服务器和设备之间的参数和操作
- 定义并训练图以进行异步更新
- 定义并训练图以进行同步更新
- 总结
- 移动和嵌入式平台上的 TensorFlow 模型
- 移动平台上的 TensorFlow
- Android 应用中的 TF Mobile
- Android 上的 TF Mobile 演示
- iOS 应用中的 TF Mobile
- iOS 上的 TF Mobile 演示
- TensorFlow Lite
- Android 上的 TF Lite 演示
- iOS 上的 TF Lite 演示
- 总结
- R 中的 TensorFlow 和 Keras
- 在 R 中安装 TensorFlow 和 Keras 软件包
- R 中的 TF 核心 API
- R 中的 TF 估计器 API
- R 中的 Keras API
- R 中的 TensorBoard
- R 中的 tfruns 包
- 总结
- 调试 TensorFlow 模型
- 使用tf.Session.run()获取张量值
- 使用tf.Print()打印张量值
- 用tf.Assert()断言条件
- 使用 TensorFlow 调试器（tfdbg）进行调试
- 总结
- 张量处理单元