onnx模型部署flask
时间: 2023-08-27 12:05:04 浏览: 53
在部署ONNX模型时,可以使用Flask作为Web应用程序框架。Flask是一个基于Python的微框架,可以帮助您构建Web应用程序。
以下是使用Flask部署ONNX模型的步骤:
1. 安装Flask和ONNX运行时:在命令行中使用以下命令安装Flask和ONNX运行时:
```
pip install flask
pip install onnxruntime
```
2. 创建Flask应用程序:在Python脚本中导入Flask,并创建一个Flask应用程序对象:
```python
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
```
3. 创建API路由:使用Flask的`@app.route`装饰器创建API路由。在路由函数中,加载ONNX模型并使用ONNX运行时执行推理。最后,返回推理结果。
```python
import onnxruntime as rt
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
# Load ONNX model
session = rt.InferenceSession("model.onnx")
# Get input data
input_data = request.get_json()
# Run inference
output = session.run(None, input_data)
# Return prediction
return jsonify({'prediction': output})
```
4. 运行Flask应用程序:在Python脚本的末尾添加以下代码以运行Flask应用程序:
```python
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
5. 测试API:使用POST请求测试API。例如,可以使用cURL命令发送POST请求:
```
curl -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{"input": [1, 2, 3]}' http://localhost:5000/predict
```
以上是使用Flask部署ONNX模型的基本步骤。您可以根据需要进行修改和优化。