首先我们需要一些准备工作
1 我们得有运行这个模型的服务器吧
2 训练模型及保存路径
3 运行容器
4 构造访问url的具体格式

1 google已经帮我们打包好了一个镜像了，里面已经安装了运行这个服务所需要的所有依赖了，在需要从docker hub上进行拉取就可以了

docker pull tensorflow/serving

至此所需要的环境就解决了，是不是非常方便
可以使用docker images来查看一下有没有拉取成功

（这个路径的配置到是花了不少时间，希望大家能避坑）
模型的保存的路径的相对路径
---saved_model
    |---1
        |---saved-model.pd
        |---variables

docker run -p 8501:8501
--mount type=bind,source=path/to/my_model/,target=/models/my_model
-e MODEL_NAME=my_model -t tensorflow/serving
假设模型的绝对路径为/tmp/saved_model。这条命令的path/to/my_model/ 替换为上诉所说的/tmp/saved_model（一定要是这种形式，多了一条斜杠够不行，/tmp/saved_model/）my_model字段可以改。这样服务应该就会运行起来了

为什么，因为我知道是哪个端口8501，路径有没给我呀，又是这个路径，后来发现是这个路径。为什么是这个路径我也不知道，后续在研究研究吧，就起码已经可以跑通了。这个是真的是有点复杂，就restful而言你需要考虑你的访问的具体的url是什么，只给了http:localhost:8501明显不够啊！而且还要往模型里面喂数据等一系列的操作呢，具体的花就之间参考代码吧。代码中写了比较详尽的注释还有参考链接