给我一个部署的代码实例么

下面是一个简单的示例代码，展示如何将训练好的模型部署为一个简单的Web应用：

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

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path_to_model')  # 替换为你保存模型的路径

# 创建Flask应用
app = Flask(__name__)

# 定义预测路由
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # 获取请求中的图像数据
    image_data = request.json['image']
    
    # 预处理图像数据
    processed_image = preprocess_image(image_data)
    
    # 使用模型进行预测
    predictions = model.predict(processed_image)
    
    # 处理预测结果
    result = postprocess_predictions(predictions)
    
    # 返回预测结果
    return jsonify(result)

# 预处理图像数据
def preprocess_image(image_data):
    # 对图像数据进行预处理操作，例如缩放、归一化等
    # 返回预处理后的图像数据
    pass

# 处理预测结果
def postprocess_predictions(predictions):
    # 对预测结果进行后处理操作，例如解码、转换格式等
    # 返回处理后的预测结果
    pass

# 运行Flask应用
if __name__ == '__main__':
    app.run()

上述代码使用Flask框架创建了一个简单的Web应用，并定义了一个 `/predict` 路由来接收图像数据并返回预测结果。你需要将 `path_to_model` 替换为你保存模型的路径。

在 `/predict` 路由中，首先获取请求中的图像数据，然后进行预处理操作，接着使用模型进行预测，最后对预测结果进行后处理操作。你可以根据具体任务和模型的需求来实现这些预处理和后处理的函数。

最后，在 `if __name__ == '__main__':` 部分运行 Flask 应用，这将启动一个本地服务器来运行你的部署代码。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际部署中可能需要更多的配置和处理步骤，例如处理并发请求、身份验证等。你可以根据具体需求进行调整和优化。