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Python常见问题
我使用一个用scala和python编写的工具web2text。我的数据集非常大（约100吨），我需要使用Spark on Thread来处理它。到目前为止，我已经使用PipeRDD在Spark上本地运行了这个工具。我唯一想不通的是如何将预先训练好的TF模型（checkfiles、tensorflow作为lib等）包含在内，使所有节点都可以访问它
我使用的约束条件是，我无法在集群的节点上安装新软件。如果不是这样，我相信这个问题已经解决了
是否有一种部署方法，比如fatjar，它包含所有这些信息。如果我能把它集装箱化，我相信它会奏效，但似乎没有明显的办法
我是否可以重写tensorflow模型，使其只接受一个字符串，对其进行分类并在一个.py文件中返回标签
Tags： 工具数据模型节点onlibtftensorflow
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