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双塔模型在工业界的部署需要遵循以下步骤，从训练到上线到生产环境的推理，重点在于如何让模型高效、准确地完成用户和物品的匹配任务。以下将逐步从数据准备、模型训练、向量化离线部署、实时匹配服务、优化与监控五个方面详细说明，并附带详细的代码，易于理解和实现。

p 8500:8500 -p 8501:8501表示将本地的端口映射到容器的端口，其中8500表示通信方式使用gPRC，8501使用Rest API进行通信，二选一，这里选择8500；一个重要的特性是：支持热更新与模型版本自动管理，这意味着一旦部署成功，不需要再为线上服务担心，只需要关心线下的模型训练即可；其中，重点是最后一步模型保存，需要保存成pb格式，如果你这边是其他格式，需要将其转换成pb；服务器端的目的是基于上面的模型文件，提供模型服务，方便通过客户端进行调用，实现模型推理；

可以参考 官方文档https://keras.io/首先，model = Sequential()是给神经网络起了头，后面的model.add()是一直加层。model.add(Activation('relu'))这个激活函数（Activation）keras提供了很多备选的，我这儿用的是ReLU这个，其他还有    tanh    sigmoid    hard_sigmoid    line...

keras使用过程中会有很多参数及属性，现将日常会用到的做下详解，自己做记录的同时，帮忙其他朋友更好的理解。 一、keras 中的 verbose 详解 fit 中的 verbose verbose：日志显示 verbose = 0 为不在标准输出流输出日志信息 verbose = 1 为输出进度条记录 verbose = 2 为每个epoch输出一行记录 注意： 默认为 1 evalua...

卷积神经网络（CNN）是一种特殊的深层的神经网络模型，为什么说它是特殊的神经网络模型呢？一是它的神经元间的连接是非全连接的，另一点是因为同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的。它的这些特点成功的降低了网络模型的复杂度以及减少了权值的数量，这也使得它的网络结构更类似于生物神经网络。今天我们就来用keras来实现CNN，keras是基于Theano和TensorFlow的深度学习库。 我曾经演示...