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搜索资源 - 使用Flask部署Keras深度学习模型:在Keras中构建深度神经网络模型,并在GoogleAppEngine上使用Flask部署RESTAPI以进行生产-源码
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使用Flask部署Keras深度学习模型:在Keras中构建深度神经网络模型,并在Google App Engine上使用Flask部署REST API以进行生产-源码
零生产 不建议按如下所示部署生产模型。 这只是一个快速入门的端到端示例。 本指南向您展示如何: 建立一个可预测纽约市Airbnb价格的深度神经网络(使用scikit-learn和Keras) 建立一个REST API,根据模型预测价格(使用Flask和gunicorn) 在Google App Engine上将模型部署到生产环境 快速开始 要求: Python 3.7 Google Cloud Engine帐户 克隆此存储库: git clone gitgithub.com:cur
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:693248
提供者:
weixin_42131342