快速部署你的深度学习模型为网页应用

训练好了深度学习模型，该怎么给妹子展示？本文带你用 Keras 和 Flask 搭建一个简单易用的深度学习图像网页应用

前言

小明参加炼丹不久，自我感觉训练了一个非常牛逼的深度学习模型——神奇动物分类器，于是发了个朋友圈。一条优美的交叉熵损失曲线，是每个炼丹民工的梦想。

一个好朋友妹子看到之后说：“好厉害啊，能不能让我试一下”，小明当然选择同意啦。不过这下可难住小明了，总不能麻烦她配置一个深度学习环境吧，那么怎样让她体验到我的模型的厉害呢？

为了解决小明的烦恼，帮助像他一样的同志更好的展示装逼，同时弥补现有开源项目丑陋的 UI 的缺点。这个小小项目就诞生了。

keras-flask-deploy-webapp，不要 1 小时！不要 1 小时！真的只要 10 分钟！

我们来看看搭建这样一个网页应用都需要哪些步骤：

“你这样是找不到女朋友的”

好，我详细一点！

用你最心爱的命令行 / 终端来克隆一下我仓库的代码

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$ git clone https://github.com/mtobeiyf/keras-flask-deploy-webapp.git

Python 肯定得先装好吧，推荐 Python3。可以参考我之前的文章 Win 下 Python 开发环境配置 & Tips 分享

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$ pip install -r requirements.txt

喂，说好的十分钟呢？ ——“你网速慢怪我咯？？！”

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$ python app.py

这时候用浏览器打开 http://localhost:5000/

我们来测试一下，给它一张熊猫图片

哎哟，不错哦

上面是用 Keras 训练好的 ResNet50 的样例，还有更多的预训练好的网络在 Keras 应用，像 DenseNet, MobilNet, NASNet 等等

那么我们在用自己的模型的时候要怎么办呢？看一下这段代码

界面太丑，我想要萝莉风格！没问题，页面标题之类的信息去改 index.html，样式去找 main.css 就行啦

即使这样，还是没法让朋友圈里面所有的人都体验到。

这时候，你需要一台服务器

记得去这里看如何配置哦~ keras-flask-deploy-webapp，这里不详细说了。

配置好了之后，其它人可以在手机上尽情的调戏你的模型了

大家玩的愉快！