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怎么使用R語言進行深度學習模型的部署和推理

小億
96
2024-06-06 12:31:26
欄目: 編程語言

在R語言中進行深度學習模型的部署和推理通常使用以下步驟：

  1. 訓(xùn)練深度學習模型：首先使用R語言中的深度學習框架（如keras、tensorflow等）來訓(xùn)練深度學習模型。這可以通過加載數(shù)據(jù)集、定義模型結(jié)構(gòu)、編譯模型、訓(xùn)練模型等步驟完成。
library(keras)
model <- keras_model_sequential() %>%
  layer_dense(units = 64, activation = 'relu', input_shape = c(100,)) %>%
  layer_dense(units = 10, activation = 'softmax')

model %>% compile(
  loss = 'categorical_crossentropy',
  optimizer = optimizer_sgd(),
  metrics = c('accuracy')
)

model %>% fit(
  x_train, y_train,
  epochs = 10, batch_size = 32
)
  1. 保存模型：訓(xùn)練完成后，將模型保存為.h5或.pb格式的文件，以便后續(xù)部署和推理。
save_model_hdf5(model, 'my_model.h5')
  1. 加載模型：在部署和推理階段，加載事先訓(xùn)練好的模型文件。
model <- load_model_hdf5('my_model.h5')
  1. 推理：使用加載的模型進行推理，輸入新的數(shù)據(jù)樣本并輸出預(yù)測結(jié)果。
predictions <- model %>% predict(x_test)

以上是使用R語言進行深度學習模型的部署和推理的基本步驟，具體操作可以根據(jù)實際需求和深度學習框架的不同進行調(diào)整和優(yōu)化。

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