我在訓練后保存了我的模型，目前正在加載它以在后端使用它進行預測。我已經使用自動部署功能通過 Github 將model.h5檔案上傳到 heroku，并且在呼叫 predict 方法時，與其關聯的燒瓶應用程式會訪問它。在 localhost 上測驗它時它作業正常，但在部署并用于 heroku 時無法使用 load_model 運行該行。
下面的行給出了錯誤（從后端日志中觀察到）。
model = load_model('model.h5')
錯誤資訊 ：
2022-11-06T11:17:57.423658 00:00 app[web.1]: Predict parameter : image_picker5679010659167792600.jpg
2022-11-06T11:17:57.820210 00:00 app[web.1]: Retrieved image from S3
2022-11-06T11:17:57.822053 00:00 app[web.1]: [2022-11-06 11:17:57,821] ERROR in app: Exception on /predict/image_picker5679010659167792600.jpg [GET]
2022-11-06T11:17:57.822053 00:00 app[web.1]: Traceback (most recent call last):
2022-11-06T11:17:57.822054 00:00 app[web.1]: File "/app/.heroku/python/lib/python3.10/site-packages/flask/app.py", line 2525, in wsgi_app
2022-11-06T11:17:57.822054 00:00 app[web.1]: response = self.full_dispatch_request()
2022-11-06T11:17:57.822054 00:00 app[web.1]: File "/app/.heroku/python/lib/python3.10/site-packages/flask/app.py", line 1822, in full_dispatch_request
2022-11-06T11:17:57.822055 00:00 app[web.1]: rv = self.handle_user_exception(e)
2022-11-06T11:17:57.822055 00:00 app[web.1]: File "/app/.heroku/python/lib/python3.10/site-packages/flask/app.py", line 1820, in full_dispatch_request
2022-11-06T11:17:57.822055 00:00 app[web.1]: rv = self.dispatch_request()
2022-11-06T11:17:57.822056 00:00 app[web.1]: File "/app/.heroku/python/lib/python3.10/site-packages/flask/app.py", line 1796, in dispatch_request
2022-11-06T11:17:57.822056 00:00 app[web.1]: return self.ensure_sync(self.view_functions[rule.endpoint])(**view_args)
2022-11-06T11:17:57.822056 00:00 app[web.1]: File "/app/app.py", line 70, in predict
2022-11-06T11:17:57.822056 00:00 app[web.1]: model = load_model('model.h5')
有沒有辦法在后端訪問.h5檔案，或者有沒有其他方法可以繞過它？
uj5u.com熱心網友回復：
對于遇到此問題的每個人，Heroku 不支持與 Git-LFS 關聯的大型檔案系統（Heroku 中超過 300MB）。因此，從您的燒瓶應用程式訪問您的.h5檔案將無濟于事，因為.h5檔案通常很大。所以，這個應用程式不能在 Heroku 上運行。
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