华为云耀云服务器L实例python机器学习6手写数字模型Flask部署_python 华为云
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华为云耀云服务器L实例 python机器学习 6 手写数字模型Flask部署
产品官网：云耀云服务器L实例 _【最新】_轻量云服务器_轻量服务器_轻量应用服务器-华为云
今天我们采用可靠更安全、智能不卡顿、价优随心用、上手更简单、管理特省心的华为云耀云服务器L实例为例，继续教程的介绍。
本篇中，我们将在华为云耀云服务器L实例上配置使用TensorFlow进行手写数字识别，作为使用云服务器进行深度学习环境配置的进阶
以下是一个简单的TensorFlow进行手写数字识别的部署步骤。在这个例子中，我们将使用Flask作为Web框架，通过HTTP请求调用TensorFlow进行手写数字识别。
### 步骤 5: 部署模型
如果你希望在生产环境中使用模型进行预测，你可以将模型部署为一个Web服务、使用TensorFlow Serving或将其集成到你的应用程序中，具体取决于你的需求。
部署模型通常涉及将训练好的模型应用到实际场景中，其中有多种方法可以实现。下面是一种简单的示例，演示如何使用Flask创建一个简单的Web服务，将TensorFlow模型集成到其中。
### 步骤 1: 安装 Flask
首先，确保您的虚拟环境中安装了Flask：
```bash
pip3 install flask
```
### 步骤 2: 创建 Flask 应用
在项目的`src/digit_recognition/`目录下创建一个名为`app.py`的文件，用于创建Flask应用：
```python
from flask import Flask, request, jsonify
import tensorflow as tf
import numpy as np
app = Flask(__name__)
# 加载预训练的手写数字识别模型
model = tf.keras.models.load_model('digit_recognition_model.h5')
# 设置路由，接收POST请求
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
try:
# 获取POST请求中的图像数据
data = request.get_json()
image_data = data.get('image_data', [])
# 将图像数据转换为NumPy数组，并进行预处理
image_np = np.array(image_data).reshape(28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
# 执行模型预测
prediction = model.predict(np.array([image_np]))
# 返回预测结果
result = {'prediction': int(np.argmax(prediction))}
return jsonify(result)
except Exception as e:
return jsonify({'error': str(e)})
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
```
### 步骤 3: 启动 Flask 应用
在`src/digit_recognition/`目录下，运行以下命令启动Flask应用：
```bash
python3 app.py
```
Flask应用将在`http://你的ip地址:5000/`上运行。
本次记录，我们利用华为云耀云服务器L实例完成了手写数字模型Flask部署，具体的配置可能会根据您的应用程序和需求而有所不同。在生产中，确保配置适当的安全性和性能调整。
