Tensorflow 生产中的深度学习模式，后端还是前端？
我最近建立了一个网站，用户可以上传照片，然后会有一个POST请求发送到后端，以进一步预测照片。目前，web的用例是。。。有人打开手机浏览器，用手机拍照并上传。因此，基本上网络是在手机的浏览器上运行的，而不是在计算机上 后端：keras+flask+gunicorn+nginx托管在GPU驱动的机器上1080 Ti*2 我的问题是。。就速度而言，这是一个好的架构吗？ 我听说有人说POST请求会很慢，因为通过http发送照片很慢 我想知道使用Tensorflow.js在客户端加载模型是否是一个更好的选择？它看起来很棒，因为不需要将照片发布到后端，但这也意味着我的GPU不会被使用？ 我在网上搜索过，但找不到任何参考或比较Tensorflow 生产中的深度学习模式，后端还是前端？,tensorflow,architecture,deep-learning,production,Tensorflow,Architecture,Deep Learning,Production,我最近建立了一个网站，用户可以上传照片，然后会有一个POST请求发送到后端，以进一步预测照片。目前，web的用例是。。。有人打开手机浏览器，用手机拍照并上传。因此，基本上网络是在手机的浏览器上运行的，而不是在计算机上 后端：keras+flask+gunicorn+nginx托管在GPU驱动的机器上1080 Ti*2 我的问题是。。就速度而言，这是一个好的架构吗？ 我听说有人说POST请求会很慢，因为通过http发送照片很慢 我想知道使用Tensorflow.js在客户端加载模型是否是一个更好的
谢谢大家! 欢迎来到StackOverflow。请按照您创建此帐户时的建议，阅读并遵循帮助文档中的发布指南，在这里申请。StackOverflow不是设计、编码、研究或教程服务。谢谢@gobob！瓶颈可能不在于预测速度。我更担心通过HTTP发送照片的速度。因此，关于后端与前端，在实践中，我们必须构建两种类型的系统并进行测试以进行比较？我在前面的问题中看到了关于http速度的评论。http速度是非常容易理解的。如果你在谷歌上搜索“图像大小”、“带宽”、“上传时间”或类似信息，你会发现一些不错的估计。在客户端CPU上进行图像分析通常是不可行的，因为它非常慢。