keras2sql:使用SQL数据库的深度学习(Keras)模型部署 源码
使用SQL数据库的深度学习(Keras)模型部署 您是否想知道是否可以使用SQL数据库而不是标准的CPU / GPU / CUDA / OpenCL机制来部署/评估深度学习模型? 我们使用Sklearn2sql。 Sklearn2sql提供了一个框架,用于将预测模型转换为SQL代码以进行部署。 例如,使用此框架,C,perl或java开发人员可以通过执行简单地部署这种模型。 该系统支持主要的市场数据库(db2,firebird,hive,impala,monetdb,MS SQL Server,mysql,oracle,pgsql,sqlite和teradata)。 该POC的目标是查看此
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keras2sql:使用SQL数据库的深度学习(Keras)模型部署
(预估有个625文件)
KerasRegressor_GRU_weights.h5
18KB
KerasClassifier_Dense_weights.h5
110KB
KerasClassifier_Dense_weights.h5
39KB
KerasClassifier_Dense_weights.h5
114KB
KerasClassifier_SimpleRNN_weights.h5
62KB
KerasClassifier_SimpleRNN_weights.h5
26KB
KerasClassifier_SimpleRNN_weights.h5
63KB
KerasClassifier_LSTM_weights.h5
23KB
KerasClassifier_LSTM_weights.h5
20KB
KerasClassifier_LSTM_weights.h5
302KB
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