flask部署深度学习模型

要使用Flask部署深度学习模型，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入所需的库，包括Flask、numpy和pickle。在代码中，你可以看到这些库的导入语句\[1\]。

2. 创建一个Flask应用程序对象，并加载你的深度学习模型。在代码中，你可以看到这些操作\[1\]。

3. 创建一个路由函数，用于处理用户的请求。在代码中，你可以看到这个函数被命名为`predict()`，它接受POST请求，并从请求中获取特征值。然后，将特征值转换为numpy数组，并使用加载的模型进行预测。最后，将预测结果返回给用户。在代码中，你可以看到这些操作\[1\]。

4. 创建一个HTML模板，用于在Web界面上显示表单和预测结果。在代码中，你可以看到这个模板被命名为`page.html`，它包含一个表单，用户可以输入房子的英尺数，并点击按钮进行预测。预测结果将显示在页面上。在代码中，你可以看到这个HTML模板的结构\[2\]。

5. 运行Flask应用程序，并指定端口号。在代码中，你可以看到这个操作\[1\]。

通过以上步骤，你就可以使用Flask部署深度学习模型，并在Web界面上进行房价预测了。这个例子展示了如何使用Flask和HTML模板来创建一个简单的机器学习模型部署应用。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [flask部署深度学习pytorch模型](https://blog.csdn.net/zsyyugong/article/details/130822636)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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