将训练好的Tensorflow模型部署到web应用中
做一个简易web使用Flask是最好的选择，不仅上手快，使用也很便利。Django很强大也很好用，但一次就会创建一个项目的所需的文件，我觉得对于测试一个模型在web端有没有效果没必要用它。
flask依赖jinja和werkzeug，所以再稍微学一点jinja的语法即可。
关于TensorFlow如何保存/加载模型就不多说了（或者可以直接使用TensorFlow.js，但我用npm一直安装出错，遂放弃）。
首先安装flask：`pip install flask`。可能需要注意flask的环境变量问题，如果遇到，则自己网上找找办法吧。
然后在本地或者云端选择一个目录下创建一个python文件，名字自己取一个（例如`web.py`）。
以我自己写的为例吧，web.py文件内容大致如下：
from flask import *
app = Flask(__name__)
@app.route('/service', methods=['GET', 'POST'])
def service():
if request.method == 'POST':
input_x = string_floats(request.form['X'])
from model import service
g.output = service.predict(input_x) # 使用模型
return render_template("page.html", output=g.output)
return render_template("page.html")
page.html文件是这样的：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" />
<title>Using Model</title>
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
</head>
<body>
<form method="post">
<label for="X">Input X:</label>
<!-- 之前这里说错了，修改一下 -->
<!-- 这里后台request.form['X']通过id获取到输入框中的内容-->
<!-- 或者这样也能获取:request.form.get('name')通过属性'name'来获取input的内容 -->
<input name="X" id="X" style="width: 100%" required>
<input type="submit">
</form>
{% if output is defined %} <!-- jinja语法 -->
<p>Output:</p>
<span>{{ output }}</span>
{% endif %}
</body>
</html>
flask通过将py文件中定义的变量插入到html中的，jinja通过{{ }}使用，g是一个全局变量。
然后，命令行进入到web.py所在的目录下。
windows下cmd中运行：
set FLASK_APP=web.py
set FLASK_DEBUG=1
flask run
其他操作系统终端语法参考：http://flask.pocoo.org/docs/1.0/tutorial/factory/
效果：
参考：https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/78227317
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