前言

啥也不说了，来先看效果图

本来我是打算去把昨天在实验平台训练的模型拿到手的，结果当我早上起来一看，发现不知道为什么，可能是用的人多，我的云设备断开了，于是在训练了37轮之后就挂了。没办法我只能去重新训练，想着多训练几次，然后
不出意外又挂了，mad，人嘛了。
没办法我只能把昨天的模型拿过来，这个的识别率只有 62.4%。我其实还有想法去做那个涂鸦识别的，但是这个数据集太大了，网络到是有搭建好的，后面可以看看把人家训练好的模型拿过来，然后结合一下先前mediapipe做的demo，实在不行，把这个ciarf10拿过来，然后自己搞点数据集，也能分类涂鸦，没办法，复杂的神经网络模型，很难训练，没有设备GTX1650表示顶不住，一个VGG你都要训练好几天，所以只能拿这个玩玩。

环境

我这里使用的是 Django3.2
用的是我经常使用的一个测试项目（直接有现成的嘛）
然后是直接使用html css js 写的。

项目结构

这个我是直接在原来的测试项目里面创建的。也就是这样的。

我们的代码都在这APP里面。
当然还有就是，这里使用了一张背景图片

其他的就没有了，基本上就那样。

前端

现在上我们的前端代码
这个就两个页面

图片上传

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><title>图片识别Demo</title>
</head><style>.center {margin: 0 auto;width: 80%;border: 5px solid #18a0ec;transition: all 0.9s;border-radius: 10px;background-image:url("/static/media/torchbackground.jpg") ;background-repeat: no-repeat;background-size: cover;-webkit-background-size: cover;-o-background-size: cover;background-position: center 0;}.centerin{width: 500px;height: 500px;margin: 0 auto;padding: 10%;border-radius: 10px;}button {margin-left: 80%;width: 20%;height: 35px;border-width: 0px;border-radius: 3px;background: #1E90FF;cursor: pointer;outline: none;font-family: Microsoft YaHei;color: white;font-size: 17px;}#info{width: 500px;/*   这个居中 */margin: 0 auto;background: #9becff;border-radius: 10px;}#info:hover {box-shadow: 0px 15px 30px rgba(0, 0, 0, 0.4);margin-top: 5px;
}.tips{text-align:center;color:#fff;text-shadow: #1e88e1 5px 5px 5px;
}
</style><body>
<div class="center"><div class="centerin"><div id="info"><p class="tips" style="margin: 0 auto;">本Demo是基于CIARF10模型和官方数据集进行构建的10分类模型，能够识别{飞机，自行车,小鸟，小猫，小狗，小鹿，青蛙，小马，船，卡车}@Huterox</p></div><br><br><form action="{% url 'torch:hello' %}" enctype="multipart/form-data" method="POST"><div style="background-color:#9becff; width: 100%; height: 300px;"><img src="" id="showimg"></div><br><input id="file" onchange="changepic(this)" type="file" name="pic"style="height: 70px; display:inline-block;width: 50%;"><button style="height: 40px;position: relative; margin-left: 29%;">确定</button></form></div></div>
</body>
<script>function changepic() {var reads = new FileReader();f = document.getElementById('file').files[0];reads.readAsDataURL(f);reads.onload = function (e) {var showing = document.getElementById('showimg');var userpic = document.getElementById('userpic');showing.src = this.result;showing.style.height = "300px";showing.style.width = "100%";};}
</script></html>

结果显示

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><title>Answear</title>
</head>
<style>.show {margin: 100px auto;width: 80%;border: 5px solid #18a0ec;transition: all 0.9s;border-radius: 10px;}.show:hover {box-shadow: 0px 15px 30px rgba(0, 0, 0, 0.4);margin-top: 90px;
}
.tips{text-align:center;font: 50px helvetica,arial,sans-serif;color:#fff;text-shadow: #1e88e1 5px 5px 5px;
}</style>
<body><div ><div class="show"><p class="tips">{{ answear }}</p></div></div>
</body>
</html>

后端

这个也没啥好说了，你配置好环境，就能搞了

模型部署

这里就是定义了一下我们的模型，还有模型调用。

# coding=utf-8from torch import nnfrom torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequentialclass MyModule(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.model = Sequential(Conv2d(3, 32, kernel_size=(5, 5), padding=2),MaxPool2d(2),Conv2d(32, 32, (5, 5), padding=2),MaxPool2d(2),Conv2d(32, 64, (5, 5), padding=2),MaxPool2d(2),Flatten(),Linear(1024, 64),Linear(64, 10))def forward(self,x):x = self.model(x)return x

模型调用

# coding=utf-8
from PIL import Image
import torchvision
import torch
from PytorchDemo.ModuleTorch.MyModle import MyModuledef recognize_img(Image):compose = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.Resize((32, 32)),torchvision.transforms.ToTensor()])module_path = "PytorchDemo/ModuleTorch/modulestate/mymodule_500.pth"image = compose(Image)module = MyModule()module.load_state_dict(torch.load(module_path))image = torch.reshape(image, (1, 3, 32, 32))module.eval()with torch.no_grad():out = module(image)return out.argmax(1).item()

路由

主路由

分路由

业务代码

这个都有解释

#coding = utf-8
from django.http import HttpResponse
from django.shortcuts import render
import asyncio# Create your views here.
from django.views.decorators.clickjacking import xframe_options_sameorigin
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
from PIL import Image
from PytorchDemo.ModuleTorch.CIARF10 import recognize_imgasync def UseCIARF10(request,image):# {飞机，自行车,小鸟，小猫，小狗，小鹿，青蛙，小马，船，卡车}#是的这个view又是我从老demo里面改的，后来才想起来这是个运算密集型任务，异步同步没区别~Things = {0:"飞机",1:"自行车",2:"小鸟",3:"小猫",4:"小鹿",5:"小狗",6:"青蛙",7:"小马",8:"船",9:"卡车"}out = recognize_img(image)out = Things.get(out,"No Answear")print(out)Data = {"answear": "Answear maybe:{}".format(out)}return Data@csrf_exempt
@xframe_options_sameorigin
def Hello(request):if(request.method=="GET"):return render(request,"Show.html")elif(request.method=="POST"):image = request.FILES.get('pic')if(image):image = Image.open(image)loop = asyncio.new_event_loop()asyncio.set_event_loop(loop) #设置事件循环try:res = loop.run_until_complete(UseCIARF10(request,image))finally:loop.close()return render(request, "Answear.html",context=res)else:return render(request, "Show.html")return HttpResponse("NO Power")

值得一提的是，在Django3.x支持了异步，但是对于一个view而言总体上还是同步的，sync view 对系统进行优化，当前视图遇到IO操作可以切换，为其他用户提供算力。之后操作完后一个return返回数据。

总结

拿到模型之后部署还是很简单的，后面的话，配合uwsgc Nginx 线上部署。然后在Django里面也是发现一些以前没发现的好玩的东西。最后提前祝大家新春快乐~虎年大吉

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