第9章　生产系统自动化

在本章中，我们将创建一个生产系统，该系统能够区分37种不同种类的宠物（包括狗和猫）。用户可以将图片上传到该系统并接收识别结果。同时，该系统也可以接收用户的反馈，并每天自动进行自我训练以改善结果。

本章将关注以下几个方面。

  • 如何将迁移学习应用到新的数据集。
  • 如何将TensorFlow Serving应用于生产系统。
  • 利用数据集的人群来源标签创建一个用户数据系统，并基于用户数据自动化地微调模型。

系统的概览图如图9-1所示。

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图9-1

在该系统中，我们将在训练服务器上使用一份初始数据集来训练一个卷积神经网络模型。然后，该模型将在具有TensorFlow Serving功能的生产服务器上提供服务。生产服务器将会运行一个Flask服务器程序，它允许用户上传一张新图片，然后返回识别结果；如果模型给出了错误的结果，它还允许用户纠正标签。在每天固定的时间里，训练服务器会把用户标记的所有图像与当前数据集组合起来，自动微调模型并将其发送到生产服务器。Web界面的线框图如图9-2所示，它允许用户上传图片和接收结果。

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图9-2

在本章中，我们将对一个VGG模型进行微调，它已经在包含1 000个分类的ImageNet数据集上进行了训练。我们提供了一个包含预训练VGG模型和一些功能文件的初始项目，读者可以访问异步社区来获取代码。 ...

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