机器学习与Docker容器

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研究目标

TensorFlow简介

 1.有一俩个简单的API:用户可对JPG图像进行分类;

 2.在多个实例上运行机器学习模型,以便按需扩展;

1.了解机器学习和TensorFlow

在实验中设定目标会使实验更具有针对性。在此,我设定了以下目标:

 完正代码获取请点击这里

2.验证机器学习和容器间与否 有协同作用;

 

 现在,机器学习(ML)和人工智能(AI)是IT行业中的热门话题,同样,容器也成为其中的热门话题之一。我们我们 将机器学习和容器都引入到图像中,用实验验证与否 会相互协同出色的完成分类任务。我们我们 将使用TenserflowKontena来完正阐述。

3.Kontena上部署正在运行的机器学习方案。

 3.遵循微服务(microservice)架构模式。

我的最终设想如下,共分为俩个部分:

 TensorFlow是一俩个使用数据流图进行数值计算的