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；
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