TensorFlow技术内幕（十四）：在线学习

本文准备介绍tensorflow对在线学习的支持。所谓在线学习也就是模型一边训练一边服务，与之相对的则是离线学习(或称为批量学习): 在工程实现上，一般采用架构如下： 通过周期性的模型同步，将训练集群和服务集群相互隔离，这样做是有必要的，因为两个集群的业务场景不一样，对他们的要求也不一样： 模型服务集群承载着线上的真实流量，所以所有后端服务的常用指标都适用于服务模型服务集群，高可用性、高效率、高扩

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