flask搭建Keras服務出現的問題解決辦法

2021-10-09 20:35:30 字數 3060 閱讀 1206

當使用keras訓練好了乙個識別模型後，如果採用線上部署為服務，一般情況下採用flask或者django進行服務搭建。在我電腦上使用的環境是keras 2.3.1、tensorflow 1.15.3這個版本。將手寫數字的識別模型使用flask部署為服務。**如下：

from flask import flask


from flask import request


import numpy as np


import keras


from keras import models


import tensorflow as tf


import cv2


#將network定義為全域性變數
錯誤的原因在於keras使用tensorflow作為後端時，tensorflow的操作都是預設載入在乙個預設的graph中，所以如果為了避免出錯，自己就要建立graph以及session。

針對這個問題進行修改，修改後的**如下：

from flask import flask


from flask import request


import numpy as np


import keras


from keras import models


import tensorflow as tf


import cv2


#tf2.x中為sess = tf.compat.v1.keras.backend.get_session()


255#在缺省會話與計算圖中進行模型的**


with sess.as_default():


with graph.as_default():


output=network.predict(test_img)


output=output.argmax(axis=


1)         


output=


str(output)


return output


if __name__==


'__main__'


:'172.24.103.157'


,port=


6001


)
執行這個服務，可以看到已經成功了。

在使用flask進行keras模型**的時候，還有一種錯誤會出現，比如使用keras 2.2和tensorflow 1.15會出現一種執行緒錯誤，這種解決辦法是將flask以單執行緒進行執行，網上很多說法是將keras和tensorflow的版本進行降級，在我看來是不需要這種做法的。

'172.24.103.157'

,port=

6001

,threaded=

false

)其實只要tensorflow和keras的版本一一對應上，是不會出現這個問題的。keras與tensorflow的版本對應從這個網頁裡可以檢視。

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