作者: Himanshu Rawlan
链接: https://towardsdatascience.com/deploying-keras-models-using-tensorflow-serving-and-flask-508ba00f1037
来源: Towards Data Science
通常,我们需要抽象出机械学习模型细节,并将其部署或集成到到易于使用的 API 中。例如:我们可以提供一个 URl 地址,其他人可以向它发送一个 POST 请求然后得到模型预测结果的 JSON 响应,而不必关心技术细节。
在本教程中,我们会创建一个 TensorFlow Serving 服务来部署我们在 Keras 中构建的 InceptionV3
图像分类卷积神经网络(CNN)。接着我们会创建一个简单的 Flask 服务来接受 POST 请求和执行 Tensorflow serving 服务所需的一些图像预处理,并返回一个 JSON 响应。