TensorFlow 模型

Tensorflow 是一个用于创建神经网络的框架。它以可扩展的方式实现基本的线性代数和多变量微积分运算，使用户可以轻松地将这些运算链接到计算图中。

Vertica 支持使用在 Vertica 外部训练的 TensorFlow 1.x 和 2.x 模型导入、导出和进行预测。

数据库内 TensorFlow 与 Vertica 的集成提供了几点好处：

• 您的模型存在于您的数据库中，因此您无需移动数据来进行预测。

• 您可以处理的数据量仅受 Vertica 数据库大小的限制，这使得 Vertica 特别适合大数据机器学习。

• Vertica 提供数据库内模型管理，因此您可以存储任意数量的模型。

• 导入的模型是便携式的，可以导出以在其他地方使用。

当您运行 TensorFlow 模型以预测数据库中的数据时，Vertica 会调用 TensorFlow 进程来运行模型。这使 Vertica 能够支持您使用 TensorFlow 创建和训练的任何模型。Vertica 仅提供输入（您在 Vertica 数据库中的数据）并存储输出。