Последняя миля в любом проекте машинного обучения - это развертывание решения, чтобы оно могло делать то, для чего было создано: улучшать жизнь людей. После того, как наши модели обучены и мы удовлетворены точностью модели, следует выполнить развертывание. И если мы намерены развернуть в производственной среде в большом масштабе, то обслуживание TensorFlow на графических процессорах в настоящее время является оптимальным вариантом. Кроме того, в зависимости от сложности решения для науки о..

Один из наиболее часто задаваемых вопросов в репозитории Stackoverflow или Github на Keras - это преобразование модели. Для быстрого тестирования и доступности предварительно обученной модели для классификаторов изображений большинство разработчиков / исследователей обычно используют Keras. Модели классификаторов изображений, такие как VGG16 / 19, Inception, Resnet и т. Д., Легко загрузить с помощью библиотеки Keras. В большинстве случаев эти модели используются в качестве базовой..