Keras 的 Web 填坑记

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土豆豆一只
2018.05.16 07:32 字数 700

0x00 前言

特别声明:当你在看这篇文章时,你需要对 keras 的基本用法已经了解和使用,并且具有简单的Python Web开发基础,如果不是,建议你对本篇文章点个赞之后关闭,因为接下来的内容可能会令你感到不适。由于接下来的文章需要我将用简单的代码演示,所以我将使用Keras和Django进行演示(此处的Keras使用的是Tensorflow作为后端)。

Warning

之前开发过一个Web网站,需要对上传的图片进行深度学习预测,使用的是Keras作为项目的深度学习后端,前端使用的是Django。本以为分别开发完成Web程式和Keras的学习预测模块之后拼到一起就可以了,鬼知道tensorflow会报错啊?!还报的那么恶心的错误!!!!

部分代码
部分代码截图

报的错误截图
错误截图
Tensor Tensor("dense_2/Softmax:0", shape=(?, 10), dtype=float32) is not an element of this graph.

这是什么鬼啊!第一次看到这个的错误时一脸懵逼

好吧,深究原因,是因为Tensorflow的运行机制正好和Web有冲突,Tensorflow在后端做预测时是将“图”导入到内存中,之后对图进行计算返回结果,正常情况下这样执行完成之后,程序就Kill掉了,但是由于这里有Web服务,所以那个“图”的计算并没有Kill掉,在第二次执行时,“图”再次被导入计算,由于同时出现了两张一样的“图”,程式就分不清楚哪个是哪个的元素了,于是乎就产生了这样的问题。(PS: 以上一本正经的胡说八道)

既然出现了这样的问题,我就要想办法解决啦,下面,我要开始表演啦!!!前方小高能

0x01 第一种解决方案

先来一个小高能,这也是我遇到这个问题之后想到的第一个解决方案,把预测程式打包成一个独立的应用程式,之后每次查询的时候使用系统命令直接调用这个程式,获取返回结果即可。这个想法比较简单,可执行性也是比较高的,但是缺点也很明显,就是每次预测时候都要重新加载一次模型,时间就是金钱啊!

安啦,下面👇才是真高能。高能预警⚠️

0x02 比较正统的解决方案

鉴于问题的根本原因,那我们就对症下药好啦,由于是“图”不能同时共存两张,那我们每次都用同一张图就可以了嘛。

import tensorflow as tf
graph = tf.get_default_graph()
global graph
with graph.as_default():
    # 执行预测函数

嗯,没错,就是这四行代码轻松解决这个问题,超简单啊有木有!!!

部分代码
部分代码截图

上传图片操作
上传代码操作

页面比较简约,嗯,就是这样。运行结果
运行截图

连续上传两次,我们可以看见预测时间超级快的说。

0x03 结束语

如果本篇文章帮助到了你,实属本人荣幸。如果没看懂,那就算啦。~ . ~

点赞和打赏是一种美德。

代码详见仓库 https://github.com/ctudoudou/Keras-Web-demo

技術
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