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4月 04, 2020
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README.md
+0
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README_CN.md
README_CN.md
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-8
python/examples/imdb/benchmark_batch.py
python/examples/imdb/benchmark_batch.py
+4
-1
未找到文件。
README.md
浏览文件 @
78a7a868
...
@@ -228,14 +228,6 @@ curl -H "Content-Type:application/json" -X POST -d '{"url": "https://paddle-serv
...
@@ -228,14 +228,6 @@ curl -H "Content-Type:application/json" -X POST -d '{"url": "https://paddle-serv
| Description | Get click probability from a feature vector of item |
| Description | Get click probability from a feature vector of item |
| Key | Value |
| :----------------- | :----------------------------------------------------------- |
| Model Name | DNN-CTR(with cube) |
| URL | https://paddle-serving.bj.bcebos.com/unittest/ctr_cube_unittest.tar.gz |
| Client/Server Code | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/criteo_ctr_with_cube |
| Description | Get click probability from a feature vector of item |
<h2
align=
"center"
>
Document
</h2>
<h2
align=
"center"
>
Document
</h2>
### New to Paddle Serving
### New to Paddle Serving
...
...
README_CN.md
浏览文件 @
78a7a868
...
@@ -220,14 +220,6 @@ curl -H "Content-Type:application/json" -X POST -d '{"url": "https://paddle-serv
...
@@ -220,14 +220,6 @@ curl -H "Content-Type:application/json" -X POST -d '{"url": "https://paddle-serv
| Key | Value |
| :----------------- | :----------------------------------------------------------- |
| 模型名 | DNN-CTR(with cube) |
| 下载链接 | https://paddle-serving.bj.bcebos.com/unittest/ctr_cube_unittest.tar.gz |
| 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/criteo_ctr_with_cube |
| 介绍 | 从项目的特征向量中获得点击概率 |
<h2
align=
"center"
>
文档
</h2>
<h2
align=
"center"
>
文档
</h2>
### 新手教程
### 新手教程
...
...
python/examples/imdb/benchmark_batch.py
浏览文件 @
78a7a868
...
@@ -61,4 +61,7 @@ def single_func(idx, resource):
...
@@ -61,4 +61,7 @@ def single_func(idx, resource):
multi_thread_runner
=
MultiThreadRunner
()
multi_thread_runner
=
MultiThreadRunner
()
result
=
multi_thread_runner
.
run
(
single_func
,
args
.
thread
,
{})
result
=
multi_thread_runner
.
run
(
single_func
,
args
.
thread
,
{})
print
(
result
)
avg_cost
=
0
for
cost
in
result
[
0
]:
avg_cost
+=
cost
print
(
"total cost of each thread"
.
format
(
avg_cost
/
args
.
thread
))
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