Flask深度学习模型服务端部署_flask 部署

1、Flask框架简介

Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架，可扩展性很强，相较于Django框架，灵活度很高，开发成本底。它仅仅实现了Web应用的核心功能，Flask由两个主要依赖组成，提供路由、调试、Web服务器网关接口的Werkzeug 实现的和模板语言依赖的jinja2，其他的一切都可以由第三方库来完成。

2、Flask框架安装

在使用Flask之前需要安装一下，安装Flask非常简单只需要在在命令行输入

pip install flask即可

3、Flask实现 Hello World案例

# 导入 Flask 类
from flask import Flask
# 创建了这个类的实例。第一个参数是应用模块或者包的名称。
app = Flask(__name__)

# 使用 route() 装饰器来告诉 Flask 触发函数的 URL
@app.route("/")
def hello():
    return "Hello World!"
 
if __name__ == "__main__":
    # 使用 run() 函数来运行本地服务器和我们的应用
    app.run()
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4、Flask深度学习模型部署

本文通过使用轻量级的WEB框架Flask来实现Python在服务端的部署CIFAR-10的图像分类。效果如下：

CIFAR-10是一个小型图像分类数据集，数据格式类似于MNIST手写数字数据集，在CIFAR-10数据中图片共有10个类别，分别为airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck。

4.1 数据加载

对于CIFAR-10分类任务，PyTorch里的torchvision库提供了专门数据处理函数torchvision.datasets.CIFAR10,构建DataLoader代码如下：

import torchvision
from torchvision import transforms
import torch
from config import data_folder, batch_size


def create_dataset(data_folder, transform_train=None, transform_test=None):
    if transform_train is None:
        transform_train = transforms.Compose(
            [
                transforms.RandomCrop(32, padding=4),
                transforms.RandomHorizontalFlip(),
                transforms.ToTensor(),
                transforms.Normalize(
                    (0.4914, 0.4822, 0.4465),
                    (0.2023, 0.1994, 0.2010)
                )
            ]
        )
    if transform_test is None:
        transform_test = transforms.Compose(
            [
                transforms.ToTensor(),
                transforms.Normalize(
                    (0.4914, 0.4822, 0.4465),
                    (0.2023, 0.1994, 0.2010)
                )
            ]
        )

    trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(
        root=data_folder, train=True, download=True, transform=transform_train
    )

    trainloader = torch.utils.data.DataLoader(
        trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2
    )

    testset = torchvision.datasets.CIFAR10(
        root=data_folder, train=False, download=True, transform=transform_test
    )

    testloader = torch.utils.data.DataLoader(
        testset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=2
    )

    return trainloader, testloader
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4.2 构建模型resent18实现分类

from torch import nn
import torch.nn.functional as F


# 定义残差块ResBlock
class ResBlock(nn.Module):
    def __init__(self, inchannel, outchannel, stride=1):
        super(ResBlock, self).__init__()
        # 这里定义了残差块内连续的2个卷积层
        self.left = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(inchannel, outchannel, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(outchannel),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(outchannel, outchannel, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(outchannel)
        )
        self.shortcut = nn.Sequential()
        if stride != 1 or inchannel != outchannel:
            # s
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