代码详解：构建一个简单的Keras+深度学习REST API( 四 )_在本教程中

有关的pip安装命令如下：

$ pip install flask gevent requests pillow

构建你的Keras REST API

Keras REST API独立于一个名为run_keras_server.py的文件中。为了简单起见，我们将安装保存在一个文件中——安装启用也可以很容易地模块化。

在 run_keras_server.py中，你会发现三个函数，即：

· load_model：用于加载训练好的Keras模型，并为推理做准备。

· prepare_image：这个函数在通过我们的网络进行预测之前对输入图像进行预处理。如果你没有使用图像数据，则可能需要考虑将名称更改为更通用的prepare_datapoint ，并应用一些可能需要的缩放/标准化。

· predict：API的实际端点可以将请求中的输入数据分类，并将结果反馈给客户端。

# import the necessary packagesfrom keras.applications import ResNet50from keras.preprocessing.image import img_to_arrayfrom keras.applications import imagenet_utilsfrom PIL import Imageimport numpy as npimport flaskimport io

代码详解：构建一个简单的Keras+深度学习REST API( 四 )

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