Như thế thì mỗi lần predict bạn phải load lại model một lần, chứ không cần training lại. Bạn có thể load sẵn model bằng cách sử dụng Django hoặc Flask. Bạn thử tìm hiểu 2 framework đấy xem sao
Vậy là 2 cái chỉ khác nhau ở phần decoder đúng ko bạn. Unet phần decoder sẽ phân loại từng pixel vào các class còn VAE phần decoder sẽ sinh ra những pixel gần giống với input nhất.
THẢO LUẬN
em ủng hộ nhiệt tình nhé. thành công phải có quà nha anh =))
Cảm ơn bạn vì bài viết hữu ích
Klq mà văn thơ hay quá. Tiện thể cho mình xin thơ tán em X với
Hôm trước t cũng định viết bài tỏ tình phong cách data engineer.
ah, mình tìm được link này, không biết phải ý mà mình đề cập không? cảm ơn bạn nhé https://www.linode.com/docs/applications/big-data/how-to-move-machine-learning-model-to-production/
=)) chúc may mắn
bài viết rất hay (like)
(hong) những bài viết tiếp theo
Bài viết khá ổn bạn ạ
chuẩn bị làm btl thầy Phuơng à =))
cảm ơn bạn nhé =)) nhớ theo dõi mình để mình có động lực làm nhiều bài chất lượng hơn
Bài viết rất hay ạ. Cảm ơn chị
bá đạo
can you list applications use these solutions?
Như thế thì mỗi lần predict bạn phải load lại model một lần, chứ không cần training lại. Bạn có thể load sẵn model bằng cách sử dụng Django hoặc Flask. Bạn thử tìm hiểu 2 framework đấy xem sao
Vậy là 2 cái chỉ khác nhau ở phần decoder đúng ko bạn. Unet phần decoder sẽ phân loại từng pixel vào các class còn VAE phần decoder sẽ sinh ra những pixel gần giống với input nhất.
Bài viết chất lượng ghê!