21、预训练模型部署与Flask应用开发

预训练模型部署与Flask应用开发

1. 应用概述

在深度学习模型构建流程中，创建模型是最具挑战性的步骤，但并非终点。为了让用户能从创建好的模型中获益，需要实现远程访问这些模型，同时用户反馈也有助于提升模型性能。

这里主要探讨如何将预训练模型在线部署，供互联网用户访问。借助Python的Flask微Web框架创建Web应用，利用HTML、CSS和JavaScript构建简单网页，使用户能向服务器发送和接收HTTP请求。用户通过Web浏览器访问应用，可上传图像到服务器，服务器基于部署的模型对图像进行分类，并将分类标签返回给用户。此外，还会创建一个Android应用来访问Web服务器。

以下是应用的主要步骤：
1. 构建使用TensorFlow的CNN数据流图，并使用CIFAR10数据集进行训练。
2. 保存训练好的模型，为部署做准备。
3. 使用Flask创建一个监听客户端HTTP请求的Web应用。
4. 客户端通过使用HTML、CSS和JavaScript创建的网页访问Web应用。
5. 服务器加载保存的模型，开启会话，等待客户端请求。
6. 客户端使用Web浏览器打开允许上传图像到服务器进行分类的网页。
7. 服务器根据图像大小确保其属于CIFAR10数据集，然后将图像输入模型进行分类。
8. 服务器将模型预测的标签作为响应返回给客户端。
9. 客户端在网页上显示标签。
10. 创建一个Android应用，向服务器发送HTTP请求并接收分类标签。

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    A[构建CNN数据流图]