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??緩存（caching）技術是現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的核心支撐之一，其不斷的發(fā)展，使得緩存的類型和功能也發(fā)生了比較大的變化，這使得緩存在解決容量、性能和延遲上發(fā)揮著越來越重要的作用。Redis作為一款非常流行的鍵值對類型緩存系統(tǒng)，受到了廣大開發(fā)者的青睞。Redis擁有較高的性能，提供了完整的數(shù)據(jù)類型支持，使得其在存儲和檢索大量的數(shù)據(jù)方面有著很強的能力。
??Redis在機器學習領域也被大量應用，比如在深度學習過程中，可以使用Redis來保存模型參數(shù)，從而實現(xiàn)模型參數(shù)的集中式存儲。在使用Redis進行模型參數(shù)保存時，只需要安裝Redis服務端和客戶端，然后在需要保存模型參數(shù)的地方，使用Redis客戶端即可實現(xiàn)模型參數(shù)的存取操作，無需專門實現(xiàn)一套分布式架構來保存模型參數(shù)，從而大大降低了開發(fā)成本。
# 建立Redis連接
import redis
# 鏈接Redis，初始化
redis_connect = redis.Redis(host='127.0.0.1', port='6379', db=0)
# 將模型參數(shù)存入Redis
redis_connect.set('parameter', parameter)
# 從Redis中獲取模型參數(shù)
parameter = redis_connect.get('parameter')
??另外，Redis也支持模型參數(shù)存儲的熱更新，即在存儲模型參數(shù)的同時，就可以把定時更新的模型參數(shù)也支持存儲，并且可以隨時獲取，可以有效的應付模型參數(shù)的實時更新，從而提高模型的能力。
??Redis是機器學習模型參數(shù)保存的首選方案，其強大的支持性、高性能以及完備的使用方式，讓Redis能夠在機器學習領域發(fā)揮很大的作用，而且操作起來也具有很強的便捷性，只需要簡單的代碼即可實現(xiàn)機器學習模型參數(shù)的保存和獲取，十分方便和實用。
香港服務器選創(chuàng)新互聯(lián)，2H2G首月10元開通。
創(chuàng)新互聯(lián)（www.cdcxhl.com）互聯(lián)網(wǎng)服務提供商,擁有超過10年的服務器租用、服務器托管、云服務器、虛擬主機、網(wǎng)站系統(tǒng)開發(fā)經驗。專業(yè)提供云主機、虛擬主機、域名注冊、VPS主機、云服務器、香港云服務器、免備案服務器等。
網(wǎng)站題目：Redis緩存實現(xiàn)模型參數(shù)保存（模型參數(shù)保存redis）
網(wǎng)頁網(wǎng)址：http://m.fisionsoft.com.cn/article/djedgps.html
