主要介紹下完成了模型訓練、評估之后的部署環節。 　　前言：之前輿情情感分析那一篇文章已經講了如何使用ernie以及paddlehub來進行模型的訓練和優化以及評估環節，所以接下來會講下如何進行部署，進行實際的運用環節。在這里，用的是上次講的輿情情感分析的模型。 　　將Fine-tune好 ...

作為著名Python web框架之一的Flask，具有簡單輕量、靈活、擴展豐富且上手難度低的特點，因此成為了機器學習和深度學習模型上線跑定時任務，提供API的首選框架。 眾所周知，Flask默認不支持非阻塞IO的，當請求A還未完成時候，請求B需要等待請求A完成后才能被處理，所以效率非常低 ...

1. Keras 轉 tflite def keras2tflite(keras_model, tflitefile) converter = tf.lite.TFLiteConverter ...

由於模型訓練完之后需要上線部署，這個過程中需要將模型集成到當前的軟件架構中，因此要根據軟件架構考慮模型的實際部署方法。目前來看主流的部署方法有以下幾種方案： 1.python服務接口 在python服務器上部署模型文件，給出一個http服務，后台通過這個服務就可以調用模型進行 ...

學習資料：《深度學習》 一. 深度學習的過去和現在 第一次浪潮：控制論 出現了感知機、自適應單元(ADALINE)等簡單線性模型(linear model)。 隨機梯度下降(stochastic gradient descent)的一種特例出現，之后經過稍加改進 ...

1.深度學習的引入 組合低層特征，形成了更加抽象的高層特征。 表達式中的u，w參數需要在訓練中通過反向傳播多次迭代調整，使得整體的分類誤差最小。 深度學習網絡往往包含多個中間層（隱藏層），且網絡結構要更復雜一些。 2.數據集及其拆分 Iris（鳶尾花 ...

什么是神經網絡 假如我們要建立房價的預測模型，我們已知模型輸入面積 x 及輸出價格 y ，來預測房價：y = f(x)，我們用一條直線來擬合圖中這些離散點（建立房價與面積的線性模型）。 這個簡單的模型（藍色折線）就是一個最簡單的神經網絡。 該神經網絡的輸入 x 是房屋面積，輸出 y ...

強化學習 　　強化學習能解決的問題：序貫決策問題 　　序貫決策問題：連續不斷的作出決策，才能實現最終目標的問題。 　　強化學習如何解決問題？ 　　類比，強化學習和監督學習的異同點： 　　共同點：兩者都需要大量的數據進行訓練 　　不同點：兩者所需的數據類型不同。監督學習需要 ...