我来到了我使用Keras并基于Tensorflow部署训练模型的地步。我有Tensorflow-Serving运行，当我输入测试数据时，我得到了预期的输出。精彩！
但是，在现实世界（部署场景）中，我需要将新数据集传递给模型以前从未见过的模型。在训练/测试设置中，我进行了分类和单热编码。所以我需要首先转换提交的数据集。我可能会这样做。
我也做了规范化（来自sklearn的Standardscaler），现在我不知道这里做的最佳做法是什么。为了进行规范化，我需要再次检查训练数据和一个提交的数据集。
我相信这可以用优雅的方式解决。有什么想法吗？