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
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