我正在尝试使用keras创建一个预测API,该API加载模型、预测和关闭模型。但是python中的初始化时间大约为3-5秒,因此每个请求都需要大约5秒才能返回预测,而不管输入的行数(预测)如何。是否有任何方法保持模型加载,然后流输入数据,以获得预测。就像预装的模型,不管是通过套接字还是通过端口。/usr/bin/env python3.6import pandas as pd
from keras.
我目前正在研究Python中的时间序列分类,到目前为止,我已经尝试了sktime库。据我所知,在进行预测时,大多数方法都需要时间序列: prediction (a time series) = class_label 我的问题是:如何搜索和应用算法,这些算法在进行预测时需要时间t0处的单个数据点,而不是完整的时间序列?