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4de6431a
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1月 06, 2021
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new/handson-py-dl-web/04.md
new/handson-py-dl-web/04.md
+3
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new/handson-py-dl-web/05.md
new/handson-py-dl-web/05.md
+2
-2
未找到文件。
new/handson-py-dl-web/04.md
浏览文件 @
4de6431a
...
...
@@ -19,7 +19,7 @@ Web 应用程序无处不在,它们已成为我们日常生活不可分割的
要学习本章,您需要以下软件:
*
TF.js 0.15.1+
*
NPM 存储库中的
`@tensorflow/tfjs-node`
0.3.0+软件包
*
NPM 存储库中的
`@tensorflow/tfjs-node`
0.3.0+
软件包
# TF.js 的基础
...
...
@@ -467,7 +467,7 @@ app.post('/predict', function(req, res) {
该代码块仅找到与
`tensor2d`
变量输出中最高元素对应的索引。 请记住,在
`softmax`
激活输出中,最大值对应于预测的索引。
在确定了输出的最大索引之后,我们使用一个简单的
switch-case
语句来确定要从 API 发送到客户端的输出。 请求数据还将记录到服务器上可见的控制台中。 最后,我们使用以下代码将 Node.js 应用程序绑定为侦听端口
`3000`
:
在确定了输出的最大索引之后,我们使用一个简单的
`switch-case`
语句来确定要从 API 发送到客户端的输出。 请求数据还将记录到服务器上可见的控制台中。 最后,我们使用以下代码将 Node.js 应用程序绑定为侦听端口
`3000`
:
```
py
app
.
listen
(
3000
);
...
...
@@ -603,6 +603,6 @@ node index.js
# 概要
在本章中,我们了解了使用 TF.js 创建模型有多么容易。 您不仅可以使用整个 JavaScript 生态系统,还可以在 TF.js 中获得所有经过预训练的 TensorFlow 模型。 我们使用
Iris
数据集开发了一个简单的 Web 应用程序,并且在此过程中,我们了解了 TF.js 必须提供的几个组件。 到目前为止,我们已经构建了两个简单的基于端到端深度学习的 Web 应用程序。
在本章中,我们了解了使用 TF.js 创建模型有多么容易。 您不仅可以使用整个 JavaScript 生态系统,还可以在 TF.js 中获得所有经过预训练的 TensorFlow 模型。 我们使用
鸢尾花
数据集开发了一个简单的 Web 应用程序,并且在此过程中,我们了解了 TF.js 必须提供的几个组件。 到目前为止,我们已经构建了两个简单的基于端到端深度学习的 Web 应用程序。
我们的进步确实是显而易见的。 在接下来的章节中,我们将构建自己的深度学习 API,并使用它们来创建智能 Web 应用程序。 但是在此之前,让我们在下一章中熟悉 API 的整个概念。
\ No newline at end of file
new/handson-py-dl-web/05.md
浏览文件 @
4de6431a
...
...
@@ -45,7 +45,7 @@ API 除了在需要快速生产或最小工作量的产品演示时为您节省
*
**定期和无缝更新**
:
*
对于刚起步的公司来说,一旦他们运行了第一个版本,就花大量的开发时间来改善深度学习模型通常是很昂贵的,特别是如果它们的整个商业模型不是特别以人工智能为中心的话。 任何此类用例都将从 API 使用中受益匪浅,因为 API 由推送常规更新和新功能的人员维护。
考虑到所有这些,然后使用 API提供了最新的技术,高性能和不断发展的模型,这些模型可以一次插入到应用程序中,然后使用多年,而无需再次考虑 API。
考虑到所有这些,然后使用 API
提供了最新的技术,高性能和不断发展的模型,这些模型可以一次插入到应用程序中,然后使用多年,而无需再次考虑 API。
现在,您可能会问 API 和库之间有什么区别。 让我们在下一部分中查找。
...
...
@@ -153,6 +153,6 @@ API 除了在需要快速生产或最小工作量的产品演示时为您节省
# 概要
在本章中,我们详细介绍了术语 API。 在“第 3 章”和“创建第一个深度学习 Web 应用程序”中,我们看到了如何使用 Python
使用 Python 编写 API Flask
,我们看到了如何在 Web 应用程序中使用该 API。 现在,我们知道 API 与语言库的区别以及使用 API的重要性。 我们熟悉一些顶尖组织提供的各种深度学习 API。
在本章中,我们详细介绍了术语 API。 在“第 3 章”和“创建第一个深度学习 Web 应用程序”中,我们看到了如何使用 Python
编写 Flask API
,我们看到了如何在 Web 应用程序中使用该 API。 现在,我们知道 API 与语言库的区别以及使用 API的重要性。 我们熟悉一些顶尖组织提供的各种深度学习 API。
在接下来的章节中,我们将了解如何使用这些 API 来构建功能强大且智能的 Web 应用程序。 在下一章中,我们将从 Google Cloud Platform 提供的深度学习 API 开始。
\ No newline at end of file
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