## 图像分类示例 示例中采用ResNet50_vd模型执行imagenet 1000分类任务。 ### 获取模型配置文件和样例数据 ``` sh get_model.sh ``` ### 执行HTTP预测服务 启动server端 ``` python image_classification_service.py ResNet50_vd_model workdir 9393 #cpu预测服务 ``` ``` python image_classification_service_gpu.py ResNet50_vd_model workdir 9393 #gpu预测服务 ``` client端进行预测 ``` python image_http_client.py ``` ### 执行RPC预测服务 启动server端 ``` python -m paddle_serving_server.serve --model ResNet50_vd_model --port 9393 #cpu预测服务 ``` ``` python -m paddle_serving_server_gpu.serve --model ResNet50_vd_model --port 9393 --gpu_ids 0 #gpu预测服务 ``` client端进行预测 ``` python image_rpc_client.py conf_and_model/serving_client_conf/serving_client_conf.prototxt ``` *server端示例中服务端口为9393端口,client端示例中数据来自./data文件夹,server端地址为本地9393端口,可根据实际情况更改脚本。*