tensorflow.js

　　机器之心报道 　　 参与：Racoon X、Jamin 　　 这个酷炫的手写体生成项目，网页版使用 TensorFlow.js 实现，模型仅 10M。 　　本文主要介绍用 Tensorflow 编写的 RNN 手写笔迹合成项目，该模型主要基于 2013 年一篇关于手写笔迹合成的论文。从项目作者的 Github 进程来看，该项目实现已于 2018 年就完成，近日新推出的 Demo 所演示的交互模式下的网页版本为最新版，基于 TensorFlow.js 实现。 　　项目作者也表示在基于 2013 的手写笔迹合成的论文下，新增了一个推理模型进行优化。（Demo 如下图所示） 　　 　　不同字体的手写笔迹合成。 　　 　　项目地址：https://github.com/sjvasquez/handwriting-synthesis 　　网页版 Demo：https://seanvasquez.com/handwriting-generation/ 　　 　　上图这个权游里瑟曦的经典台词就是使用该项目创建的。 　　 效果展示 　　让我们先来看一看这个项目的实际效果如何。 　　示例一为使用固定风格与偏置生成的样本（Smash Mouth – All Star 歌词）： 　　 　　示例二为使用变化的风格与固定偏置生成的样本，每一句诗词使用不同的风格生成（Vanessa Carlton – A

目录 1.启动docker 2.模型由来 3.部署模型 1） 拉取镜像 2）启动服务 3）查看模型状态 4）查看模型的输入输出 4.模型接口预测：REST 1.启动docker 安装详细介绍可参考： https://blog.csdn.net/weixin_42530066/article/details/107850996 2.模型由来 此处使用已训练好的model，需注意TensorFlow Serving是使用SavedModel格式来保存模型的。由于SavedModel包含了完整的TensorFlow程序，包括权重和计算，它不需要运行原始的模型构建代码，因此对共享或部署 使 用TFLite，TensorFlow .js ，T ensorFLow Serving 或者 TensorFlow Hub 很有用 注：关于SavedModel可参考： https://www.tensorflow.org/guide/saved_model ，此处不详细介绍 文件目录树如下： └─exported_model └─saved_model └─1 └─savedmodel.pb 3.部署模型 获取官网的tfserving，参考链接，链接中有详细的docker pull命令，链接如下： https://hub.docker.com/r/tensorflow/serving/tags 1）

这个酷炫的手写体生成项目，网页版使用 TensorFlow.js 实现，模型仅 10M。 机器之心报道，参与：Racoon X、Jamin。 本文主要介绍用 Tensorflow 编写的 RNN 手写笔迹合成项目，该模型主要基于 2013 年一篇关于手写笔迹合成的论文。从项目作者的 Github 进程来看，该项目实现已于 2018 年就完成，近日新推出的 Demo 所演示的交互模式下的网页版本为最新版，基于 TensorFlow.js 实现。 项目作者也表示在基于 2013 的手写笔迹合成的论文下，新增了一个推理模型进行优化。（Demo 如下图所示） 不同字体的手写笔迹合成。 项目地址： https:// github.com/sjvasquez/ha ndwriting-synthesis 网页版 Demo： https:// seanvasquez.com/handwri ting-generation/ 上图这个权游里瑟曦的经典台词就是使用该项目创建的。 效果展示 让我们先来看一看这个项目的实际效果如何。 示例一为使用固定风格与偏置生成的样本（Smash Mouth – All Star 歌词）： 示例二为使用变化的风格与固定偏置生成的样本，每一句诗词使用不同的风格生成（Vanessa Carlton – A Thousand Miles 歌词）：