我正在閱讀Keras blog講解如何使用Flask創建簡單的圖像分類器Restful API。我想知道如何在不使用python的其他Web框架中實現加載模型的相同方法。

在下面的代碼中，將在服務器啟動之前將模型加載到內存中，直到服務器處于活動狀態，它才會運行：

# if this is the main thread of execution first load the model and

# then start the server

if __name__ == "__main__":

print(("* Loading Keras model and Flask starting server..."

"please wait until server has fully started"))

load_model()

app.run()

我熟悉Pickle，并且知道如何在其他Web框架(例如Node.js的python-shell)中運行python代碼。腌制的模型只建立一次，每次需要時都可以加載。但我希望實現與本教程建議的相同的功能，即只加載一次，并多次使用。創建一個單獨的python服務器應用程序來將加載的模型提供給Node.js是否是一個好主意？

參考方案

您可以使用load_model在Keras中加載模型并傳遞路徑：

from keras.models import load_model

model = load_model('model.hd5')

我已經創建了一個加載Keras模型的Flask API，如果有幫助，您可以在這里看看：

https://github.com/Ares513/DetectingTrollsApi/blob/master/api.py

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python加载模型包占用内存多大_如何保持Keras模型加载到内存中并在需要时使用它？ - python...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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