代码详解：构建一个简单的Keras+深度学习REST API(11)
print(("* Loading Keras model and Flask starting server..."
"please wait until server has fully started"))
load_model()
app.run()
首先调用load_model从磁盘加载Keras模型 。
对load_model的调用是一个阻止操作——阻止web服务在模型完全加载之前启动 。 如果未能确保模型完全载入内存中 ， 在启动web服务之前也没有做好推理准备 ， 就可能会遇到以下情况：
1. 请求被发送到服务器
2.服务器接受请求 ， 预处理数据 ， 然后尝试将其传递到模型中
3.由于模型还未完全加载 ， 脚本将会出错！
在构建自己的Keras REST APIs时 ， 务必确保插入逻辑 ， 以保证在接受请求前模型就已加载并准备好进行推理 。
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