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linuxanacondaredis的简单介绍
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如何在后台部署深度学习模型
需求三:放到服务器上跑,要求吞吐和时延(重点是吞吐)这种应用在互联网企业居多,一般是互联网产品的后端AI计算,例如人脸验证、语音服务、应用了深度学习的智能推荐等。
利用Web框架加载卷积神经网络模型。目前,许多Web框架都支持将深度学习模型部署到Web端,如TensorFlow.js和Keras.js等。通过这些框架,我们可以轻松地将CNN模型部署到Web浏览器中。创建Web页面并利用JavaScript调用模型。
实验室没有服务器可以用Googlecolab跑深度学习模型。具体操作步骤如下:创建colab文件:进入Google云盘后,创建一个colab文件。第一次使用,会存在colab选项不显示的情况,点击关联更多应用即可。
首先随便写一个pytroch模型并转为onnx模型。其次创建Native C++项目。最后检查输入,安卓部署深度学习模型时即可构建输入数据。
深度学习需要用到大量的数据进行模型训练,可以从开源数据集中获取,比如MNIST手写数字识别数据集、CIFAR-10图像分类数据集等。也可以自己采集数据,并进行标注,构建自己的数据集。第四步是编写代码实现深度学习模型。
准备工作首先,你需要一个深度学习框架。常见的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Caffe等等。在本文中,我们将以TensorFlow为例。其次,你需要一个Python编程环境。深度学习框架通常使用Python作为编程语言。
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