代码详解：构建一个简单的Keras+深度学习REST API( 五 )_在本教程中

# initialize our Flask application and the Keras modelapp = flask.Flask(__name__)model = None

第一个代码片段处理导入了所需的程序包，并且对Flask应用程序和模型进行了初始化。

在此，我们定义load_model函数：

def load_model():

# load the pre-trained Keras model (here we are using a model

# pre-trained on ImageNet and provided by Keras but you can

# substitute in your own networks just as easily)

global model

model = ResNet50(weights="imagenet")

顾名思义，这个方法负责将我们的架构实例化，并从磁盘加载权重。

为了简单起见，将使用在ImageNet数据集上预先训练过的ResNet50架构。

代码详解：构建一个简单的Keras+深度学习REST API( 五 )