深度学习笔记（4）模型部署和实用

深度学习笔记（4）模型部署和实用

一、环境部署

1. 模型加载和预处理

1,flask:
安装：
conda activate 环境名
pip install flask

2.导入常用的库

import io# 二进制数据处理
import json# json数据处理
# 安装所需工具包
import flask# 服务框架
import torch
import torch# pytorch
import torch.nn.functional as F#这行代码的作用是导入 PyTorch 的神经网络（nn）模块中的功能性API，并将其重命名为 F。torch.nn.functional 模块包含了许多在构建和训练神经网络时常用的函数，这些函数通常是无状态的，也就是说它们不需要存储任何状态（比如模型参数）。因此，这些函数可以被用来构建更加复杂的网络结构，比如自定义的损失函数、激活函数等。
from PIL import Image# 图像处理
from torch import nn
from torchvision import transforms as T# 图像处理
from torchvision.models import resnet50# resnet50模型
from torch.autograd import Variable #自动求导

3.初始化flask

# 初始化Flask app
app = flask.Flask(__name__)#初始化一个Flask对象
model = None#模型初始化
use_gpu = True#是否使用gpu,这里默认使用

# 返回结果用的
with open('imagenet_class.txt', 'r') as f:#打开文件，读取文件，举例的文件这里面存的是类别的标签，id和label的对应关系
    idx2label = eval(f.read()) #读取文件内容，转换为字典
    

注意这里遇到两个坑with open('imagenet_class.txt', 'r') as f: 这句代码在 我的系统上会报错FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'imagenet_class.txt'
于是我改成了绝对路径H:\develop\NLP\Modelinstall\pytorhModel\deploy-pytorch-model-master\imagenet_class.txt 报错SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 10-11: malformed \N character escape这个错误通常发生在 Python 中处理文件路径时，特别是在字符串字面量中使用了反斜杠（\）字符。在 Python 字符串中，反斜杠用作转义字符，这可能会导致问题，尤其是在 Windows 文件路径中。于是最后我改成了with open('H:/develop/NLP/Modelinstall/pytorhModel/deploy-pytorch-model-master/imagenet_class.txt', 'r') as f:解决。

# 初始化Flask app
app = flask.Flask(__name__)#初始化一个Flask对象
model = None#模型初始化
use_gpu = True#是否使用gpu,这里默认使用

4.加载模型

（随便找个模型试验 ） resnet50 是预训练模型 这里加载一下。

def load_model()