使用Flask部署Keras深度学习模型：在Keras中构建深度神经网络模型，并在Google App Engine上使用Flask部署REST API以进行生产-源码
零生产
不建议按如下所示部署生产模型。 这只是一个快速入门的端到端示例。
本指南向您展示如何：
建立一个可预测纽约市Airbnb价格的深度神经网络（使用scikit-learn和Keras）
建立一个REST API，根据模型预测价格（使用Flask和gunicorn）
在Google App Engine上将模型部署到生产环境
快速开始
要求：
Python 3.7
Google Cloud Engine帐户
克隆此存储库：
git clone git@github.com:curiousily/End-to-End-Machine-Learning-with-Keras.gi
文件下载
评论信息
其他资源
- 武汉理工大学计算机马区综合实验3（数据结构综合实验）
- MATLAB喷泉码仿真平台
- 东南大学随机过程试卷
- 模型参考自适应控制
- 基于ASP.NET的电影院购票系统
- 基于安卓Android学生考勤信息管理系统.rar
- Sqlite可视化工具（免安装）
- 求函数极值各种算法的c语言实现
- C#模拟实现正态分布，计算及绘画源码
- Java实现的串口调试程序（带GUI界面）
- 关于PS图像的检验与鉴定
- 简单ssm框架实现增删改查
- 汇编实现的简易图形编辑器
- 34《桃花夢》情執如舊.mp4
- ffmpeg.v35.rar
- devchs20.2.3.ini
- pokemon-odyssey-projects：我的神奇宝贝奥德赛项目-源码
- windows DirectX 2D游戏引擎HGE教程合集.zip
- 分享一个寨板H81主板的编程器BIOS 附主板图 ZX-H81 V1.1
- AP管理工具
- STK10.0安装及调试报告
- 山外K60参考代码
- 使用SMPP发送短信
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明