文件名称:
Machine-Learning-with-Minishift:至少可以说，管理ML依赖项是一场噩梦。 MiniShift进行救援！-源码
开发工具:
文件大小: 5mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-09
详细说明：使用容器训练和部署机器学习模型
机器学习依赖项是一个麻烦...
确保在系统上安装了正确的Python / Pip版本，并且与系统上的其他Python / Pip版本没有冲突，以及在将模型部署到云中时依赖的版本您的项目中使用的版本仍与基于云的系统上的版本兼容，这使我们有时间专注于构建和训练我们的神经网络，这是一个奇迹。
幸运的是，有一种方法可以确保所有这些不再成为问题-容器！ （特别是 ）
随着容器，我们可以创造一个干净，虚拟环境设置和训练我们的神经网络，然后在规模完全相同的同一环境中部署。 没有更多的依赖地狱！
“但是……会不会慢一些？”
就像生活中的一切一样，这种方法也有一些警告。 您正在虚拟化系统上训练网络，因此不会获得训练过程中所利用的计算机的全部原始功能。 即使使用小型网络，培训也可能需要花费相当长的时间。 在虚拟环境中甚至更长的时间。 但是，如果您是专注于机器学习的开发人
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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