TensorFlow thứ 5 tỷ lệ cá cược bóng đá trực tuyến ứng dụng web Java (Triển khai) (1/4)

Ở Phần 5, khi thực sự sử dụng mô hình TensorFlow, chúng ta sẽ sử dụng TensorFlow Serve để hiện thực hóa cơ chế ``xây dựng mô hình bằng Python và sử dụng mô hình từ Java'' mà chúng ta đã thảo luận lần trước

Chúng tôi có thể hiển thị mã từ Python, vv tỷ lệ cá cược bóng đá trực tuyến bài viết nếu cần, nhưng xin lưu ý rằng chúng tôi sẽ không giải thích các chức năng hoặc cú pháp của chính ngôn ngữ đó
Tất cả các mã được liệt kê tỷ lệ cá cược bóng đá trực tuyến bài viết nàyGiấy phép MIT

1) Đánh giá: Tôi muốn tạo nó bằng Python và sử dụng nó từ Java

tỷ lệ cá cược bóng đá trực tuyến bài viết trước, chúng ta đã xem xét phương pháp sử dụng các mô hình được đào tạo về deep learning để kết hợp "các hàm AI" vào các ứng dụng hiện có được viết bằng Java, giả sử một tình huống có thể xảy ra với chúng ta vào ngày mai

Kết luận là có thể thu được nhiều lợi ích bằng cách định cấu hình phần mô hình được đào tạo như một dịch vụ độc lập với ứng dụng hiện có
Nếu sử dụng TensorFlow, bạn có thể dễ dàng biến mô hình đã đào tạo thành dịch vụ bằng cách sử dụng Dịch vụ TensorFlow Vì vậy, lần này chúng ta sẽ sử dụng Dịch vụ TensorFlow để xây dựng một hệ thống thực sự

tỷ lệ cá cược bóng đá trực tuyến bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu phương pháp triển khai theo các bước sau:

1. Xuất mô hình đã đào tạo từ Python
2. Xây dựng môi trường cung cấp TensorFlow và khởi động máy chủ
3. Kiểm tra xem nó có thể được sử dụng từ Java