机器学习与Docker容器
现在,机器学习(ML)和人工智能(AI)是IT行业中的热门话题,同样,容器也成为其中的热门话题之一。我们将机器学习和容器都引入到图像中,用实验验证是否会相互协同出色的完成分类任务。我们将使用Tenserflow和Kontena来详细阐述。
研究目标
在实验中设定目标会使实验更具有针对性。在此,我设定了以下目标:
1.了解机器学习和TensorFlow;
2.验证机器学习和容器间是否有协同作用;
3.在Kontena上部署正在运行的机器学习方案。
我的最终设想如下,共分为三个部分:

1.有一个简单的API:用户可对JPG图像进行分类;
2.在多个实例上运行机器学习模型,以便按需扩展;
3.遵循微服务(microservice)架构模式。
完整代码获取请点击这里。
TensorFlow简介
TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的