将训练好的Tensorflow模型部署到web应用中
做一个简易web使用Flask是最好的选择，不仅上手快，使用也很便利。Django很强大也很好用，但一次就会创建一个项目的所需的文件，我觉得对于测试一个模型在web端有没有效果没必要用它。
flask依赖jinja和werkzeug，所以再稍微学一点jinja的语法即可。
关于TensorFlow如何保存/加载模型就不多说了（或者可以直接使用TensorFlow.js，但我用npm一直安装出错，遂放弃）。
首先安装flask：`pip install flask`。可能需要注意flask的环境变量问题，如果遇到，则自己网上找找办法吧。
然后在本地或者云端选择一个目录下创建一个python文件，名字自己取一个（例如`web.py`）。
以我自己写的为例吧，web.py文件内容大致如下：
from flask import *
app = Flask(__name__)
@app.route('/service', methods=['GET', 'POST'])
def service():
if request.method == 'POST':
input_x = string_floats(request.form['X'])
from model import service
g.output = service.predict(input_x) # 使用模型
return render_template("page.html", output=g.output)
return render_template("page.html")
page.html文件是这样的：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" />
<title>Using Model</title>
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
</head>
<body>
<form method="post">
<label for="X">Input X:</label>
<!-- 之前这里说错了，修改一下 -->
<!-- 这里后台request.form['X']通过id获取到输入框中的内容-->
<!-- 或者这样也能获取:request.form.get('name')通过属性'name'来获取input的内容 -->
<input name="X" id="X" style="width: 100%" required>
<input type="submit">
</form>
{% if output is defined %} <!-- jinja语法 -->
<p>Output:</p>
<span>{{ output }}</span>
{% endif %}
</body>
</html>
flask通过将py文件中定义的变量插入到html中的，jinja通过{{ }}使用，g是一个全局变量。
然后，命令行进入到web.py所在的目录下。
windows下cmd中运行：
set FLASK_APP=web.py
set FLASK_DEBUG=1
flask run
其他操作系统终端语法参考：http://flask.pocoo.org/docs/1.0/tutorial/factory/
效果：
参考：https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/78227317
将训练好的Tensorflow模型部署到web应用中的更多相关文章
- 将训练好的tensorflow模型移植到android应用中
具体步骤如下: 1. TFLiteConverter保存模型 修改网络模型代码,将模型通过TFLiteConverter转化成为 TensorFlow Lite FlatBuffer即为.tflit ...
- 【tensorflow-转载】tensorflow模型部署系列
参考 1. tensorflow模型部署系列: 完
- 移动端目标识别(1)——使用TensorFlow Lite将tensorflow模型部署到移动端(ssd)之TensorFlow Lite简介
平时工作就是做深度学习,但是深度学习没有落地就是比较虚,目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际,也了解到目前主要有 caffe2,腾讯ncnn,tensorflow,因为工作用tensorflow比较多 ...
- TensorFlow模型部署到服务器---TensorFlow2.0
前言 当一个TensorFlow模型训练出来的时候,为了投入到实际应用,所以就需要部署到服务器上.由于我本次所做的项目是一个javaweb的图像识别项目.所有我就想去寻找一下java调用Tenso ...
- 移动端目标识别(３)——使用TensorFlow Lite将tensorflow模型部署到移动端(ssd)之Running on mobile with TensorFlow Lite （写的很乱，回头更新一个简洁的版本）
承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行 在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化 ...
- 移动端目标识别(2)——使用TENSORFLOW LITE将TENSORFLOW模型部署到移动端(SSD)之TF Lite Developer Guide
TF Lite开发人员指南 目录: 1 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 2 转换模型格式 转换tf.GraphD ...
- Tomcat热部署，Web工程中线程没有终止
近期项目中,用 jenkins 热部署 web工程时,发现工程中静态持有的线程(将ScheduledExecutorService定时任务存储在静态Map中),导致不定时出现数据库访问事务关闭异常,如 ...
- jsp文件引入js文件的方式（项目部署于web容器中）
在页面中引入javascript文件的方式是多种多样的,本文介绍两种. 通过<script>标签插入js文件 通过这种方式引入的js,写对js文件和jsp文件的路径很重要.下面给出一个项目 ...
- Tensorflow Serving 模型部署和服务
http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/233614 ...
随机推荐
- SpringBoot开发快速入门
SpringBoot开发快速入门 目录 一.Spring Boot 入门 1.Spring Boot 简介 2.微服务 3.环境准备 1.maven设置: 2.IDEA设置 4.Spring Boot ...
- CentOS 7升级gcc版本
Centos 7默认gcc版本为4.8,有时需要更高版本的,这里以升级至8.3.1版本为例,分别执行下面三条命令即可,无需手动下载源码编译 1.安装centos-release-scl sudo yu ...
- MANIFEST.MF详解及配置的注意事项
一.详解 打开Java的JAR文件我们经常可以看到文件中包含着一个META-INF目录, 这个目录下会有一些文件,其中必有一个MANIFEST.MF,这个文件描述了该Jar文件的很多信息,下面将详细介 ...
- jar包和war包的介绍和区别（转载）
来源:https://www.jianshu.com/p/3b5c45e8e5bd 做Java开发,jar包和war包接触的挺多的,有必要对它们做一个深入的了解,特总结整理如下: 1.jar包的介绍 ...
- spring（三）：DefaultListableBeanFactory
- Java 字符串、数值与16进制相互转化
字符串.数值与16进制相互转化 首先创建一个工具类: package c; public class DataUtils { /* * 字节数组转16进制字符串 */ public static St ...
- 每天进步一点点------创建Microblaze软核(二)
第四步 进入Platform Studio操作界面通过向导创建软核后,进入到PlatformStudio——内核开发环境.Platform Studio主界面如下图. 在Ports项中,右键点击RS2 ...
- vue $router.push 传参的问题
$router 和 $route的区别 $route为当前router跳转对象里面可以获取name.path.query.params等 $router为VueRouter实例,想要导航到不同URL, ...
- pandas 数据可视化之折线图
官网地址:https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/charts/line.html#id1 openpyxl+pandas # coding=utf-8 i ...
- C++实现索引堆及完整测试代码
首先贴一篇我看的博客,写的很清楚.作者:Emma_U 一些解释 索引堆首先是堆,但比堆肯定是更有用. 用处: 1.加速. 索引堆存储的是索引,并不直接存储值.在堆上浮下沉的元素交换的时候,交换索引可比 ...