部署了Tensorflow服务并运行测试用于Inception-V3.工作良好.
现在,想为Inception-V3服务进行批处理.例如,想发送10张图像用于预测而不是一张.
怎么做？要更新哪些文件(inception_saved_model.py或inception_client.py)？那些更新是什么样的？以及如何将图像传递给服务 - 它是作为包含图像的文件夹传递还是如何传递？
欣赏这个问题的一些见解.与此相关的任何代码段都非常有用.
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更新了inception_client.py
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# WITHOUT …如何做到用配料的性能优化max_batch_size，batch_timeout_micros，num_batch_threads等参数？尝试将这些参数与 Query 客户端一起使用，它不起作用。
在下面的示例中，我有 100 张图像，我想以 10 的大小进行批处理。查询针对所有图像而不是 10 张运行。
bazel-bin/tensorflow_serving/example/demo_batch --server=localhost:9000 --max_batch_size=10
另外，对于批量调度，如何在第一批完成后每 10 秒运行一次？谢谢。
要查找 Tensorflow 版本，我们可以通过以下方式执行此操作： python -c 'import tensorflow as tf; 打印（tf.版本）'
Tensorflow Serving是单独安装的，那么如何查找Tensorflow Serving的版本呢？
和张量流一样吗？没有看到任何与此相关的参考/评论或文档。