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fashion-mnist-tensorflow

基于tensorflow构建的Fashion-MNIST数据集训练DEMO

模型训练

1、安装依赖包

MACOS

pip3 install -r requirements-mac.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Linux

pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2、执行训练

python3 train.py

训练完成后在saved_model目录中产出模型

模型推理

# 方式一：本地推理
python3 test.py

# 方式二：本地通过HTTP Server推理
# 1、启动HTTP Server推理服务
nohup python3 app.py > run.log 2>&1 &

# 2、发送请求进行推理（以下4种方式可参考）

# 发送base64图片编码推理(python版本)
python3 test_base64_request.py

# 发送base64图片编码推理(shell版本)
sh test_base64_request.sh

# 发送图片文件推理(python版本)
python3 test_file_request.py

# 发送图片文件推理(shell版本)
sh test_file_request.sh

镜像构建

# 执行构建
docker build -t jerry9916/fashion-mnist:tensorflow-2.6.0-cuda11.2 .

# 将镜像保存为文件
docker save -o fashion-mnist-tensorflow.tar jerry9916/fashion-mnist:tensorflow-2.6.0-cuda11.2