TensorFlow与Flask结合：用Python部署TensorFlow模型

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本文章介绍了如何将深度学习框架TensorFlow与Web开发库Flask相结合，使用Python语言实现TensorFlow模型的部署。读者可以轻松地为自己的机器学习应用构建RESTful API接口，使得非技术人员也能便捷访问和利用训练好的TensorFlow模型。在Python中使用Flask部署TensorFlow模型开发环境：Ubuntu 18.04的Python版本为3.6.8，Tensorflow版本为1.14.0。首先确保TensorFlow对象检测API正常工作。从官方的对象检测演示Jupyter Notebook（models/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb）开始，并将其调整后另存为run_original.py（位于models/research/object_detection目录下）。接下来，可以在浏览器中输入相应的网址来上传图片并进行检测。您会看到“你好”，然后在浏览器中显示被检测的图片。

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TensorFlow与Flask结合：用Python部署TensorFlow模型

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本文章介绍了如何将深度学习框架TensorFlow与Web开发库Flask相结合，使用Python语言实现TensorFlow模型的部署。读者可以轻松地为自己的机器学习应用构建RESTful API接口，使得非技术人员也能便捷访问和利用训练好的TensorFlow模型。在Python中使用Flask部署TensorFlow模型开发环境：Ubuntu 18.04的Python版本为3.6.8，Tensorflow版本为1.14.0。首先确保TensorFlow对象检测API正常工作。从官方的对象检测演示Jupyter Notebook（models/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb）开始，并将其调整后另存为run_original.py（位于models/research/object_detection目录下）。接下来，可以在浏览器中输入相应的网址来上传图片并进行检测。您会看到“你好”，然后在浏览器中显示被检测的图片。

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