使用pytorch配合flask搭建简易web服务

最新推荐文章于 2023-05-23 18:06:35 发布

m0_60673782

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分类专栏：深度学习文章标签： flask pytorch

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_60673782/article/details/121095888

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这篇笔记记录了如何使用PyTorch和Flask搭建一个简易的Web服务，模型基于mobileNetv2。尽管代码适用于演示和开发，但不适用于生产环境，因为PyTorch模型未经优化且Flask WSGI服务器性能有限。运行main.py启动服务，通过POST /predict 接口进行预测。警告提示不应在生产环境中使用此开发服务器。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

看的b站up主的视频记的笔记

视频链接：使用pytorch配合flask搭建简易web服务_哔哩哔哩_bilibili

使用文件：

本届代码参考来源于pytorch官方tutorial下的deploying pytorch via a REST API with flask，本节课的代码只适合于展示、开发、测试，不适合于生产环境，因为1pytorch模型没有优化，运行结果较慢，2flask的WSGI不适合生产环境，需要配合一个高性能WSGI服务，以后会讲如何用在生产环境中，一般是通过Pytorch模型转换成ONNX通用格式，然后针对不同的设备进一步优化，也可以用官方提供的量化方法

本节课的模型时mobileNetv2

运行main.py

#flask装饰器 定义路由形式 接口predict 装饰器torch.no_grad
@app.route("/predict", methods=["POST"])
@torch.no_grad()

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