c++ - 是否可以训练张量流生产模型？
问题描述
如果我建立一个模型并训练它，然后部署它。我可以将其设置为在运行时对数据进行训练吗？例如，如果我想要一个可以在持续输入上训练的网络，直到我停止它并对其进行测试。我是否必须通过与 C++ 中的 protobuffer 对话来实现它？
解决方案
神经网络在生产中的实际问题是您在已知输出上进行训练，但将它们应用到生产中以创建输出。这通常会排除生产中的更新。
然而，没有任何魔法。如果在生产中，对于给定的输入，您仍然可以获得所需的输出（即使事后看来），那么您可以反向传播产生的误差项并调整网络权重。
这里还有一个额外的挑战：如果您在生产环境中训练网络，您打算使用哪些数据进行训练？最初，您不能仅对现场的前几个样本进行训练，因为您会在这些样本上过度训练。因此，您需要在部署的解决方案中包含初始训练集，并在此基础上进行扩展。