深度学习 怎么 部署在 flask

将深度学习模型部署在 Flask 上需要以下步骤：

1. 将训练好的深度学习模型保存为一个文件，例如 .h5 或 .pb 文件。

2. 在 Flask 中编写一个 API，接收输入数据，调用深度学习模型进行预测，并返回预测结果。

3. 在 Flask 中创建一个 web 应用，将 API 与前端界面进行连接，使用户可以通过界面输入数据并获取预测结果。

具体实现步骤如下：

1. 导入 Flask 和深度学习相关的库。

from flask import Flask, request, jsonify
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

2. 加载深度学习模型。

model = keras.models.load_model('model.h5')

3. 编写 API，接收输入数据，调用深度学习模型进行预测，并返回预测结果。

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json()
    input_data = data['input']
    # 根据模型输入格式进行数据预处理
    output_data = model.predict(input_data)
    # 根据模型输出格式进行数据后处理
    return jsonify({'output': output_data})

4. 创建 web 应用，将 API 与前端界面进行连接。

@app.route('/', methods=['GET'])
def home():
    return '''
        <h1>Deep Learning Flask App</h1>
        <form method="POST" action="/predict">
            <input type="text" name="input" />
            <button type="submit">Predict</button>
        </form>
    '''

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

最后，在命令行中运行 Flask 应用：

$ python app.py

Flask 应用将运行在 http://localhost:5000 上，您可以通过浏览器访问该地址来使用应用。