我正在阅读Keras blog讲解如何使用Flask创建简单的图像分类器Restful API。我想知道如何在不使用python的其他Web框架中实现加载模型的相同方法。

在下面的代码中，将在服务器启动之前将模型加载到内存中，直到服务器处于活动状态，它才会运行：

# if this is the main thread of execution first load the model and

# then start the server

if __name__ == "__main__":

print(("* Loading Keras model and Flask starting server..."

"please wait until server has fully started"))

load_model()

app.run()

我熟悉Pickle，并且知道如何在其他Web框架(例如Node.js的python-shell)中运行python代码。腌制的模型只建立一次，每次需要时都可以加载。但我希望实现与本教程建议的相同的功能，即只加载一次，并多次使用。创建一个单独的python服务器应用程序来将加载的模型提供给Node.js是否是一个好主意？

参考方案

您可以使用load_model在Keras中加载模型并传递路径：

from keras.models import load_model

model = load_model('model.hd5')

我已经创建了一个加载Keras模型的Flask API，如果有帮助，您可以在这里看看：

https://github.com/Ares513/DetectingTrollsApi/blob/master/api.py

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