這個問題在這里已經有了答案： 將資料從 HTML 表單發送到 Flask 中的 Python 腳本 2 個回答 獲取 Flask 請求中收到的資料 (22 個回答) 每個 Flask 會話存盤大資料或服務連接 (1 個回答) 10 分鐘前關閉。
我制作了一個對影像進行分類的 ML 模型，我想將它實作到我的應用程式中。但問題是檔案太重，Android 應用程式需要不合理的磁盤空間。所以我想知道我是否可以在服務器中托管模型函式，當我可以從我的 python 腳本呼叫時，它會將預測回傳給客戶端。我找不到有關托管功能的任何特定教程，會將輸出回傳給客戶端。那么我該怎么做呢？
這是我希望主持的功能-
from keras.models import load_model
from PIL import Image, ImageOps
import numpy as np
labels= ["Banana", "Fan", "Clock","Coin","Leaf","Paper_airplane","Pen","Phone","Spoon","Tomato"]
model = load_model('keras_model.h5')
data = np.ndarray(shape=(1, 224, 224, 3), dtype=np.float32)
#Here I wish to pass the image, from my python program, and recieve the prediction
def RunPrediction(img):
image = img
size = (224, 224)
image = ImageOps.fit(image, size, Image.ANTIALIAS)
image_array = np.asarray(image)
normalized_image_array = (image_array.astype(np.float32) / 127.0) - 1
data[0] = normalized_image_array
#And I want to recieve this output in my code
prediction = model.predict(data)
return prediction
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用以下任何框架使用 HTTP(s) 端點托管應用程式
- 燒瓶 - https://flask.palletsprojects.com/en/2.0.x/
- 瓶子 - https://bottlepy.org/docs/dev/
- FastAPI - https://fastapi.tiangolo.com/
您可以參考以下文章來檢查使用 Flask 構建和托管應用程式。
uj5u.com熱心網友回復：
對請求進行預測不是一個好主意！它應該在 1 秒內回答用戶。所以最好創建模型并將其保存在磁盤上。收到req后，只能評估和傳遞標簽
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