TensorFlow 是一个常用的人工智能开源库，可以在各种环境下运行。在 AWS Lambda 上使用 TensorFlow 可以帮助我们实现更快的模型推断效果，并减少成本。本文将介绍如何使用 npm 包 tensorflow-lambda 实现在 AWS Lambda 上运行 TensorFlow 模型。
1. 准备工作
在使用之前，你需要安装并配置以下工具：
- AWS CLI 工具
- Serverless Framework
- Node.js
我们将用 Serverless Framework 来部署我们的 Lambda 函数，并使用 npm 包 tensorflow-lambda 来处理 TensorFlow 模型。
2. 安装及配置
2.1 安装 tensorflow-lambda
在项目目录下，执行以下命令安装 tensorflow-lambda：
npm install tensorflow-lambda
2.2 配置 AWS CLI
如果你还没有安装和配置 AWS CLI 工具，请参考 AWS 官方文档。
2.3 配置 Serverless Framework
如果你还没有安装和配置 Serverless Framework，请参考 Serverless Framework 官方文档。
3. 创建 Lambda 函数
在项目目录下，通过以下命令来创建一个新的 Serverless 项目：
serverless create --template aws-nodejs --path my-service
接着，进入 my-service 目录，执行以下命令：
npm init
按照提示一步步完成 npm 包的初始化。
在 my-service 目录下，创建一个名为 handler.js 的文件，并输入以下内容：
-- -------------------- ---- -------
----- - ---------- - - -----------------------------
--------------- - ----- ------- -- -
-- ------
----- ------ - ----- -----------
------ -- --- ----- -------
------ -- ----- ---------
------ -- ------ ---------
-- - ----- ---- -- ------ --------
------------------ ----- ---------------------------
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-- --------
------ -------
--在上面的代码中，需要替换以下三个变量：
<PATH TO .PB MODEL FILE>：路径到你的 TensorFlow 模型文件<NAME OF INPUT TENSOR>：模型中输入 tensor 的名称<NAME OF OUTPUT TENSOR>：模型中输出 tensor 的名称
4. 部署 Lambda 函数
在本地测试通过之后，我们需要将 Lambda 函数部署到 AWS 上。
在 my-service 目录下，运行以下命令：
serverless deploy --aws-profile <AWS_PROFILE_NAME>
其中，<AWS_PROFILE_NAME> 是你在配置 AWS CLI 时使用的 profile 名称。
5. 测试 Lambda 函数
在 AWS Lambda 的控制台中，找到刚刚创建的 Lambda 函数，并发布一个新的版本。
最后，在控制台中选择“测试”并输入 JSON 测试数据，以测试 Lambda 函数是否正确运行。
总结
使用 tensorflow-lambda 可以方便地在 AWS Lambda 上运行 TensorFlow 模型，从而提高模型推断效果并减少成本。本文介绍了如何在 Serverless Framework 中配置和部署 Lambda 函数，并提供了示例代码。
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