使用 Flask-Sockets建立WebSocket点击按钮,训练模型,并将model.fit进度发送到html进度条

好的，让我来回答你的问题。使用Flask-Sockets建立WebSocket，在Flask中提供了一个flask-sockets库可以帮助我们完成。你需要安装这个库并导入，然后在你的应用程序中设置WebSocket的路由。在这个路由中，你需要打开WebSocket连接，并向客户端发送数据。具体来说，当客户端点击训练按钮时，你可以训练模型并将fit的进度发送到HTML进度条。以下是示例代码：

from flask import Flask, render_template
from flask_sockets import Sockets
import tensorflow as tf

app = Flask(__name__)
sockets = Sockets(app)

def train_model():
    # 这里是训练模型的代码
    pass

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@sockets.route('/train')
def train_socket(ws):
    while not ws.closed:
        train_model()
        progress = get_training_progress() # 这里是获取训练进度的代码
        ws.send(progress) # 把进度发送到WebSocket连接中

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

在这个示例代码中，我们为应用程序设置了一个根路由，并在Flask-Sockets中为/train路由打开了WebSocket连接。当客户端连接到/train路由时，它将被路由处理器拦截，并转发到train_socket()函数。在这个函数中，我们可以编写训练模型的代码，并将进度发送回客户端。在这里，我们使用了ws.send()来发送WebSocket消息。要获取训练进度，你可以在模型训练时使用回调函数，并在这个回调函数中捕获进度。

希望这个回答能够帮到你，如果你还有其他问题，请随时问我。