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现在，我们实际上有很多模型被部署在商业应用程序中。培训的计算需求随着研究人员数量的增加而增加，但推断所需的周期与用户成比例地增加。这意味着纯粹的推理效率已经成为许多团队的热门话题。
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[iuzixjacq8.png] 从磁盘读取图像并扭曲它们可以使用不重要的处理时间。为了防止这些操作放慢训练速度，我们在连续填充TensorFlow队列的16个独立线程中运行它们。
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部署服务时，对接者解析服务映像的摘要，并将服务引脚到该摘要。摘要在默认情况下不显示，但如果--no-trunc被使用了。
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这两个选项是：*下降：对象比外部大*上升：外部大于对象返回：faces_corrected（F，3）ints数组更正verts中引用顶点坐标的面的列表。
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通过保持验证集不同，您可以确保该模型能够处理以前从未见过的数据。测试集是一种额外的安全措施，可以确保您不仅以适合培训和验证集的方式对您的模型进行调整，而且还可以确保您的模型不会涉及范围更广的输入。
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开始，第2部分：容器 1：概况介绍 2：集装箱 3：服务 4：成群 5：堆叠 6：部署应用程序 先决条件 安装Docker版本1.13或更高版本... 阅读第1部分中的方向。
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options如属性protocol，host，hostname，port和path作为在所述的严格遵循Node.js的模型URL模块。
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如果您的应用程序在实验室中工作，它将在部署后继续以相同的方式工作。 企业级客户端/服务器SQL数据库引擎通常不会提供此保证。
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不过很有必要确认一下所有组件都是线程安全的，因为当把它们部署到远程模式时它们可能会运行在不同的JVM进程甚至不同的物理机上，这个时候它们之间没有直接的通讯或共享内存。
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