Последний отзыв
Очень интересная!
По всем вопросам обращайтесь на: info@litportal.ru
(©) 2003-2024.
✖
120 практических задач
Настройки чтения
Размер шрифта
Высота строк
Поля
3. Определение маршрутов для API.
4. Запуск сервера.
Пример кода:
1. Импорт библиотек и загрузка модели
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from flask import Flask, request, jsonify
# Загрузка обученной модели (предполагается, что модель сохранена в формате .h5)
model = tf.keras.models.load_model('path_to_your_model.h5')
```
2. Создание Flask приложения
```python
app = Flask(__name__)
```
3. Определение маршрутов для API
```python
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
# Получение данных из POST запроса
data = request.get_json()
# Преобразование данных в формат, подходящий для модели
# Предположим, что данные представляют собой изображение в виде списка пикселей
image_data = np.array(data['image']).reshape((1, 28, 28, 1)) # Пример для модели, работающей с изображениями 28x28 пикселей
# Выполнение предсказания
prediction = model.predict(image_data)
# Возвращение результата в формате JSON
return jsonify({'prediction': prediction.tolist()})
# Маршрут для проверки работы сервера
@app.route('/')
def home():
return "API для предсказаний работает!"
```
4. Запуск сервера
```python
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
```
Полный пример кода:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from flask import Flask, request, jsonify
# Загрузка обученной модели
model = tf.keras.models.load_model('path_to_your_model.h5')
# Создание Flask приложения
app = Flask(__name__)
# Определение маршрута для предсказания
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
Другие электронные книги автора Джейд Картер
Другие аудиокниги автора Джейд Картер
Последний отзыв
Очень интересная!