我是Tensorflow的新手,我一直在使用来自Git存储库的经过训练的模型。预先训练过的模型保存在‘./ model /快照-38’目录中。我有快照-38索引,快照-38元,快照-38数据-00000-00001和检查点文件在这里。我在‘./src’中有我的python脚本文件和数据,在我的代码中我不使用任何其他位置来保存模型。,并生成一个新的<em
我正在尝试使用keras创建一个预测API,该API加载模型、预测和关闭模型。但是python中的初始化时间大约为3-5秒,因此每个请求都需要大约5秒才能返回预测,而不管输入的行数(预测)如何。是否有任何方法保持模型加载,然后流输入数据,以获得预测。就像预装的模型,不管是通过套接字还是通过端口。-nologo
Keras