使用pytorch配合flask搭建简易web服务

最新推荐文章于 2024-05-16 02:43:57 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： flask
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TYUT_xiaoming/article/details/117407162
UP主霹雳吧啦Wz分享了如何通过Postman接口操作其开源的深度学习图像处理项目，展示了实践应用过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

《flask web开发实战》学习笔记
ml-dl
04-30 450
1. 初识Flask 1.1 搭建开发环境 注意：以windows为例，linux可参考下面原书作者的知乎文章链接 根据作者建议在 Pipenv 上折腾了整整一天，发现问题很多，于是上网查询，发现该书的作者李辉说这个 Pipenv 属于不成熟的产品，自己写这本书也被这个东西坑了，于是我按照作者建议改用传统的 Virtualenv / venv 进行虚拟环境管理。 原作者知乎文章详见：https:...
pytorch模型网页部署——Flask
wxyczhyza的博客
12-01 7143
pytorch网页部署，flask
pyTorch模型部署--高并发web服务&c++&移动端ncnn
cdknight_happy的专栏
12-01 6541
1 综述 基于pyTorch的python接口训练的模型，一般会针对部署环境进行模型的转换。而深度学习模型的使用环境，一般会分成以python web服务的方式进行部署、以c++调用深度学习模型或针对移动式设备进行部署。 2 以python web服务的形式进行部署 在https://blog.youkuaiyun.com/cdknight_happy/article/details/100015592中，用docker + supervisor + nginx + gunicorn + flask的方式部署了深度学习
Python-使用Web界面训练和部署机器学习模型采用DockerPyTorch和Flask实现
08-11
使用Web界面训练和部署机器学习模型 - 采用Docker，PyTorch和Flask实现
使用Flask快速部署PyTorch模型
deephub
01-07 5952
对于数据科学项目来说，我们一直都很关注模型的训练和表现，但是在实际工作中如何启动和运行我们的模型是模型上线的最后一步也是最重要的工作。今天我将通过一个简单的案例：部署一个PyTorch图像分类模型，介绍这个最重要的步骤。我们这里使用PyTorch和Flask。可以使用pip install torch和pip install flask安装这些包。
YOLOV5与Flask结合打造简易Web界面
接下来，我们来探讨使用Flask框架搭建Web界面的基本步骤： 1. 环境搭建：首先需要在服务器上安装Python环境和相关依赖库，包括Flask和PyTorch等。 2. Flask基本应用：编写一个简单的Flask应用程序，用于处理Web...
使用Pytorch实现CNN模型在小程序中识别航空摄影图像
用户在完成模型训练后，可以利用Flask搭建一个服务，通过HTTP请求接收用户上传的航空图像，并返回分类结果。这为模型的实际应用提供了接口支持，使得模型不仅仅停留在本地训练阶段，而是能够提供实际的在线分类服务...
基于Flask森林火灾模型测试结果展示python源码+文档说明+视频
01-24
既实用flask搭建一个简易的服务器，web端访问相应接口，程序将读取本地视频和模型，并对每一帧进行检测。分析完毕后，保存检测结果为视频 环境：pytorch 1.6.0，python 3.6，Python-opencv 3.x，flask 1.12 简介 本...
flask_pytorch：使用flask运行pytorch模型
02-05
flask_pytorch 使用烧瓶运行pytorch模型 启动服务器 python3 app.py 您将看到这样的结果 向pytorch服务器提交请求 python3 request_sample.py -f= ' file_path ' 发送这样的图像 您会看到这样的结果（我以mnist图像为例）。 演示模型可以在下载 在线演示 启动服务器后，使用进行在线测试 致谢 该存储库引用 ，再次感谢作者。
使用Flask将pytorch模型部署在本地服务器
qq_41121879的博客
04-23 3180
整个项目的思路 训练模型 使用pytorch对resnet18 进行迁移学习，实现对自己的数据进行图像分类。需要将最后一个全连接层中的输出节点数目修改，因为我的数据集中包含有5中图像，所以这里的输出节点数目修改成5 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 使用GPU # 加载预训...
flask 部署_pytorch实现图像分类模型并利用flask部署模型
weixin_39948439的博客
11-21 742
2020 8月16更新添加网络中间层可视化代码本文推荐一个完整的pytorch图像分类代码，轻松上手，可以实现很好的分类性能。是一个相对比较完整的pipline，在一些小的比赛中也可以取得相对好的成绩。利用pytorch实现图像分类，其中包含的densenet，resnext，mobilenet，efficientnet等图像分类网络，可以根据需要再行利用torchvision扩展其他的分类算法g...
pytorch 实现图像分类+web部署
cp1314971的博客
07-17 5518
我们本次实现的目标是将本地的图像分类或者目标检测等等深度学习算法部署成web在线预测的形式。效果图如下，在线图像分类网站大概的设计是有五个可以选择的模型，第二步是可以选择一些照片用来测试分类，同样可以自己本地上传一些照片，最后输出分类的结果和FPS。调试好本地的web之后就部署在服务器上。.........
【Pytorch Flask】通过使用 Flask 的 REST API 在 Python 中部署 PyTorch
赖德发的博客
06-03 431
我们将使用 Flask 部署 PyTorch 模型。这是在生产中部署 PyTorch 模型的系列教程第一篇。 到目前为止，以这种方式使用 Flask 是开始为 PyTorch 模型提供服务的最简单方法。代码和文件下载见>>github 链接 1、安装环境 pip install Flask==1.0.3 pip install torchvision==0.3.0 2、Rest API 实例 import io import json from torchvision import mode
python开发的模型部署_为PyTorch模型提供简单，快速的Web部署
weixin_39906192的博客
12-18 596
PyTorch Web DeploySimple & Fast web deployment for your PyTorch models How to use this?Use this as a template for deploying your modelsStep 1git clone https://github.com/NirantK/pytorch-web-deploy...
【AI模型部署】基于flask的pytorch简单分类模型部署
进一寸有一寸的欢喜
10-24 4405
【本博客代码】https://gitee.com/zengxy2020/csdn/tree/master/flask 【官方教程】https://pytorch.org/tutorials/intermediate/flask_rest_api_tutorial.html 【官方代码】https://github.com/avinassh/pytorch-flask-api（本博客基于此代码有改动） 【flask文档】https://flask.palletsprojects.com/en/1.1.x
Python Web项目部署详细教程
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python的web项目部署到服务器的详细教程。
Python Web部署方式全汇总_python部署成web
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2401_84140519的博客
05-16 1353
以前，如何选择合适的Web应用程序框架成为困扰Python初学者的一个问题，这是因为，一般而言，Web应用框架的选择将限制可用的Web服务器的选择，反之亦然。Tornado即使一款python 的开发框架，也是一个异步非阻塞的http服务器，它本身的数据产出实现没有遵从上文所说的一些通用协议，因为自身就是web服务器，所以动态请求就直接通过内部的机制，输出成用户所请求的动态内容。观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
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