深圳网站设计首选柚米,网站制作jian she,网站已改版,好用的软件下载网站一个完整的深度学习工程项目包含数据标注#xff0c;数据训练#xff0c;数据预测三部分#xff0c;逻辑结构图和技术架构如下所示#xff1a; 这里分别从这3个方面进行展开#xff1a; 1.数据标注#xff1a;包含原始数据的处理和标注#xff0c;输出为训练预测可用的网…一个完整的深度学习工程项目包含数据标注数据训练数据预测三部分逻辑结构图和技术架构如下所示 这里分别从这3个方面进行展开 1.数据标注包含原始数据的处理和标注输出为训练预测可用的网络数据 2.训练任务如图所示 不同渠道和部门的数据最终集中在hdfs分布式存储上并通过数据标注平台产生MXNET训练需要特有的数据格式中MR或Spark分布式计算平台 3.预测部分 预测库可参考如下文章https://www.cnblogs.com/damumu/p/7320605.html nnvm的预测库可以自行编译获得可以支持linuxandroid等平台 对于Linux平台除了从amalgamation目录编译也可以通过修改config.mk来编译预测库 模型的预测主要需要模型的json文件和参数文件以及网络的输入数据。 快速测试可以用python调用预测库进行预测没有python环境或者追求更好的性能可以编写c程序进行预测 转载于:https://www.cnblogs.com/berrycake/p/10383817.html
