@liyonghong 感謝大佬的回復(fù)庭瑰！對(duì)于這個(gè)問題脉让，原因是keras版本問題，為了減少維護(hù)成本硝全，我這邊直接拋棄掉keras，切換tenorflow 框架叶摄。還有一些其它的細(xì)節(jié)問題給你發(fā)私信了=）
在Tensorflow Serving上部署基于LSTM的文本分類模型一些重要的概念 Servables Servables 是客戶端請(qǐng)求執(zhí)行計(jì)算的基礎(chǔ)對(duì)象拍摇，大小和粒度是靈活的。 Servables 不會(huì)管理自己的運(yùn)行周期掩完。 典型的Servab...
一些重要的概念 Servables Servables 是客戶端請(qǐng)求執(zhí)行計(jì)算的基礎(chǔ)對(duì)象噪漾，大小和粒度是靈活的。 Servables 不會(huì)管理自己的運(yùn)行周期且蓬。 典型的Servab...
我這邊用keras 來實(shí)現(xiàn)lstm 的上線似乎有些問題欣硼，不知道有沒有完整的源代碼可供參考的，謝謝~
在Tensorflow Serving上部署基于LSTM的文本分類模型一些重要的概念 Servables Servables 是客戶端請(qǐng)求執(zhí)行計(jì)算的基礎(chǔ)對(duì)象恶阴，大小和粒度是靈活的诈胜。 Servables 不會(huì)管理自己的運(yùn)行周期。 典型的Servab...
評(píng)估信息檢索系統(tǒng)的排序模型，常見的離線評(píng)估指標(biāo)有 precision recall F1-score NGCG MAP ERR 常見的線下評(píng)估指標(biāo)有： CTR / CVR T...
關(guān)于imbalanced training data 主要分為兩種桅咆，一種是基于class 的 imbalance ;另一種是基于特征的括授。前者也是我們通常所遇到的一種，下面就基...
模型的評(píng)估分線上評(píng)估與線下評(píng)估，如何來對(duì)模型進(jìn)行線上評(píng)估與線下評(píng)估呢荚虚？它們之間又有什么關(guān)系 首先怎么區(qū)別它們： 首先弄清楚它們的目標(biāo)薛夜，離線評(píng)估是從算法層面去評(píng)估模型性能的，方...
關(guān)于calibration 得弄清楚這么幾個(gè)問題： calibration 是屬于模型評(píng)估的范疇嗎版述？ calibration 有哪幾種梯澜？ calibration 如何監(jiān)測(cè)？也...
