21、深度学习预训练模型的在线部署与Flask应用开发

深度学习预训练模型的在线部署与Flask应用开发

在深度学习模型的构建过程中，创建模型固然是极具挑战性的一步，但这并非终点。为了充分发挥模型的价值，需要让用户能够远程访问这些模型，并且通过用户反馈不断提升模型性能。本文将探讨如何借助Flask微框架将预训练模型部署到线上，供互联网用户使用。

应用概述

整个应用的流程大致如下：
1. 构建基于TensorFlow（TF）的卷积神经网络（CNN）数据流图。
2. 使用CIFAR10数据集对模型进行训练。
3. 保存训练好的模型，为部署做准备。
4. 利用Flask创建一个监听客户端HTTP请求的Web应用。
5. 客户端通过使用HTML、CSS和JavaScript创建的网页访问该Web应用。
6. 服务器加载保存的模型，开启会话，等待客户端请求。
7. 客户端使用浏览器打开允许上传图像到服务器进行分类的网页。
8. 服务器根据图像大小判断其是否属于CIFAR10数据集。
9. 将图像输入模型进行分类。
10. 服务器将模型预测的标签返回给客户端。
11. 客户端在网页上显示标签。
12. 开发一个Android应用，用于向服务器发送HTTP请求并接收分类标签。

下面是这个流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[构建CNN数据流图] --> B[使用CIFAR10数据集训练模型]
    B --> C[保存训练好的模型]
    C --> D[使用Flask创建Web应用]
    D -->