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Django项目5——基于tensorflow serving部署深度模型——windows版本

1:安装docker for windows

可能需要安装WLS2,用于支持Linux系统,参照上面的教程安装

2:在Powershell下使用docker

	docker pull tensorflow/serving

3:在Powershell下启动tensorflow serving

	docker run -p 8500:8500 --mount type=bind,source=E:\pythonproject\app_backen210705\app_backen210705\app_backen\bpmonitor\savedmodel,target=/models/savedmodel -e MODEL_NAME=savedmodel -t tensorflow/serving

注意

  • source是本地模型的绝对路径,路径中不能有特殊符号,包括空格。
  • 模型存放在savedmodel文件夹下面的一个名称为纯数字的文件夹内,这串数字表示这个模型的版本。而source路径中不包含这串数字。
  • target路径中/models是固定的,后面的savedmodel应该与前面source路径里的名称一样,均为savedmodel,该名称被视为模型名称。
  • MODEL_NAME就是模型名称。
  • 如果使用restful进行通信,还需要 -p 8501:8501

启动后可以通过grpc传入数据并得到预测结果。

4:Django项目编程

4.1 改写原本的Matlab内的代码,直接返回提取到的iPPG和HR,不再进行计算SNR、提取特征等操作

4.2 在原来的基础上,改写calculateBP函数,使用深度学习模型来代替原本的机器学习模型;

http://www.lryc.cn/news/35034.html

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