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。

具体步骤

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:
  1. 下载
  2. 运行
“你这样是找不到女朋友的”
好,我详细一点!

下载代码

用你最心爱的命令行/终端来克隆一下我仓库的代码
$ git clone https://github.com/mtobeiyf/keras-flask-deploy-webapp.git

安装必要模块

Python肯定得先装好吧,推荐Python3。可以参考我之前的文章{% post_link Python-on-Windows Win下Python开发环境配置&Tips分享 %}
$ pip install -r requirements.txt
喂,说好的十分钟呢? ——“你网速慢怪我咯??!”

运行

$ python app.py
这时候用浏览器打开 http://localhost:5000/
我们来测试一下,给他一张熊猫图片

哎哟,不错哦

如何魔改

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

部署

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!
别忘了去star一下~ https://github.com/mtobeiyf/keras-flask-deploy-webapp

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