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将深度学习模型部署为exe需要哪些工具

图片1：Redis可以用作我们深度学习REST API的消息代理/消息队列 Redis是内存中的数据存储。它不同于简单的键/值存储(比如memcached)，因为它可以存储实际的数据结构。今天我们将使用Redis作为消息代理/消息队列。

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一种常见的方法是使用Java API来调用深度学习模型。例如，可以使用TensorFlow Java API来加载和运行TensorFlow模型。这需要将深度学习模型导出为TensorFlow SavedModel格式，然后使用Java API加载模型并调用它。

1boostboost可以源码进行编译，也可以直接安装文件。我使用的是后者，方便、快捷。我使用的是：boost_56_0-msvc-10-6exe注意适合你的配置环境的boost版本即可。完毕，双击运行安装文件即可。

开源深度学习框架：如 TensorFlow、PyTorch 等，能够方便构建和训练深度学习模型。可视化工具：如 TensorBoard、Weights & Biases 等，能够方便观察模型训练过程和结果。

1、动态链接库英文为DLL，是Dynamic Link Library 的缩写形式，DLL 是一个包含可由多个程序同时使用的代码和数据的库，DLL不是可执行文件。动态链接提供了一种方法，使进程可以调用不属于其可执行代码的函数。

2、可以写dll的语言很多。。比如c# delphi.都可以~其实dll就是一个库。

3、那里面保存的都是机器码，又不会留版本信息，就是说，汇编和c写的程序编译连接后都是机器码（指令），都是一个样的，所以答案就是无从查起，除非你问编写程序的人。

4、DLL文件即动态链接库文件，是一种可执行文件，它允许程序共享执行特殊任务所必需的代码和其他资源。Windows提供的DLL文件中包含了允许基于Windows的程序在Windows环境下操作的许多函数和资源。

5、用external语句指定被调用的DLL文件的路径和名称。正如大家看到的，我们在external语句中指定了所要调用的DLL文件的名称。没有写路径是因为该DLL文件和调用它的主程序在同一目录下。

目前比较火的主流微服务框架 1）Spring Cloud ，来自Spring，具有Spring 社区的强大支撑，还有Netflix强大的后盾与技术输出。

API使用带分隔符的命名空间来在逻辑上区分后台服务及公开的服务。命名空间及http请求路径会用于解析服务名与方法，比如 GET /foo HTTP/1 会被路由到 go.micro.api.foo 服务上。

六种常见的微服务架构模式：聚合器微服务设计模式聚合器调用多个服务实现应用程序所需的功能。它可以是一个简单的Web页面，将检索到的数据进行处理展示。

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