首先,如果训练的模型不大,这个可以把训练参数获取到,然后在c++中调用,当然矩阵计算要自己准备。
偶以前就是这样的,但这种局限性很大,最大的问题就是这种方法的前提,模型不复杂情况下。这样普通的应用服务器还是可以承担运算负荷的。
但如果模型复杂,还是不建议这样弄了,机器跑不过来,其中的针对性的浮点运算优化也不是一时半会搞定的。这个时候还是建议使用训练机器用python通过webservice完成远程调用实现业务应用。
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首先,如果训练的模型不大,这个可以把训练参数获取到,然后在c++中调用,当然矩阵计算要自己准备。
偶以前就是这样的,但这种局限性很大,最大的问题就是这种方法的前提,模型不复杂情况下。这样普通的应用服务器还是可以承担运算负荷的。
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