本文详述了使用PyTorch和Flask搭建草图检索系统的后端部分，涵盖服务器搭建、模型加载及草图检索流程。通过具体代码示例，指导读者从零开始构建系统。
手把手教你使用pytorch+flask搭建草图检索系统（二）
文章目录
一、提要与预告
- 准备工作 -> 链接
- 后端搭建 -> 本篇内容
- 前端搭建
- 前后端交互
- demo
上篇《手把手教你使用pytorch+flask搭建草图检索系统（一）》介绍了搭建系统的准备工作，以及本系统的检索原理，还有孪生网络SketchTriplet提取特征的过程，预训练好的模型、模型所使用的代码、数据集已经贴在了上篇节尾，大家可以去google drive或者百度云上下载。本篇将介绍检索系统的后端搭建过程，包括使用flask搭建服务器，以及使用pytorch载入模型。已经咕咕咕到了现在，一是学业二是工作，近期我会努力逐步更新的，在此向那些等了半年的同学们说声抱歉。
二. flask搭建服务器
网上教程极多，我看的是这个FLASK的官方中文文档，写得极其详细且易懂，从零到一应有尽有，为了快速上手，我这里就简单讲下我的理解，flask有点像MVC(Module, View, Controller)那一套，它拥有两个固定的文件夹：static, templates，static里面存放着静态网页所加载的资源（如css、image、json等），所以针对某个静态端点static所使用的图像img_0.png，它的路径应该是：
url_for('static', filename='img_0.png')
而它在文件系统的位置应该是static/img_0.png，我们如果要访问这张图像，应该在浏览器中键入127.0.0.1/img_0.png。静态端点中可以有多个网页，保存在templates中，因此这个templates就有点像MVC中的V，而static则是MVC中的M，根目录下的python文件则是MVC中的C。也就是说，在一个APP中，应该有如下的文件结构：
- base_folder
- static
- img
- css
...
- templates
- 0.html
- 1.html
...
- controller.py
注意，static, templates不一定绝对叫这个名字，在flask初始化的时候，你可以随意修改，修改方式如下：
app = Flask(__name__, template_folder='templates', static_folder='static')
2.1 Controller实现
首先，对于手绘检索系统，按照流程来看：首先得有个界面绘制草图，这是前端工作；然后将绘制的草图保存下来，上传到后端，这是前后端交互；接着，后端依据上传的草图进行检索，得到检索结果，这是后端工作；然后将检索结果返回给前端，着是前后端交互；最后将检索结果展示出来，这是前端工作。也就是说，我们需要两次前端、两次交互、一次后端。
按上面的思路，我们先给绘图界面留个坑，在根目录下新建controller.py，按下面的代码，新建一个flask路由，使服务器能够正常运行、访问：
from flask import Flask, render_template
from datetime import timedelta
# 新建APP
app = Flask(__name__, template_folder='templates', static_folder='static')
# 设置静态文件缓存过期时间
app.send_file_max_age_default = timedelta(seconds=1)
# 新建路由，为绘图界面留个页面
@app.route('/')
def hello():
return render_template('canva.html')
if __name__ == '__main__':
# app.debug = True
app.run(debug=True)
接着在./templates文件夹内，新建canva.html静态网页，如下所示：
<!DOCTYPE html>
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