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docker - 为什么对象检测模型在不同的机器上给出不同的结果

问题描述

我已经训练了一个手部检测模型并将其导出为 tensorflow 服务格式以提供服务。我使用不同的包和库的版本进行了以下设置，我正在使用：

1）使用冻结图检测手

versions--
Tensorflow- 1.9.0
numpy 1.16.3 
scipy  0.19 
ternsorflow-server 1.10.0 
opencv - 4.1.0

Results - Bounding box of hands - (86, 169, 186, 161)

Results of Hand Detection Model - Correct

2）通过从本地机器上访问 tensorflow 服务器来检测手

versions--
Tensorflow- 1.9.0
numpy 1.16.3
scipy  0.19
ternsorflow-server 1.10.0
opencv  - 3.4.1

Results - Bounding box of hands - (86, 169, 186, 161)
Results of Hand Detection Model - Correct

3) 为 tensorflow 服务和客户端（flask）创建了一个 Docker 映像，现在通过使用 POSTMAN 访问 tensorflow 服务器来检测手GPU

versions--
Tensorflow- 1.13.1
numpy 1.16.2
scipy  0.19
ternsorflow-server 1.13.0
opencv version - 3.1.0

Results - Bounding box of hands - (86, 169, 186, 161)
Results of Hand Detection Model - Correct

4) 为 tensorflow 服务和客户端（flask）创建了一个 Docker 映像，现在通过使用 POSTMAN 访问 tensorflow 服务器来检测手CPU

Tensorflow- 1.13.1
numpy 1.16.2
scipy  0.19
ternsorflow-server 1.13.0
opencv version - 3.4.1

Results - Bounding box of hands - (137, 204, 124, 205)
Results of Hand Detection Model - Wrong

请帮助我找出我得到不同结果的原因CPU。如果需要任何其他信息，请告诉我。

标签： dockertensorflowdocker-composeobject-detectiontensorflow-serving

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