国外课栈 - 跨学科知识视角栈
本文演示了如何使用由 Keras 构建的深度学习模型,设置端点以提供预测服务。 它首先介绍了一个使用 Flask 设置 Python 端点的示例,然后展示了在使用 Flask 构建用于预测的 Keras 端点时,需要解决的一些问题。本文目的是展示如何使用 AWS 将 Keras 模型设置为 EC2 实例上的端点。我从探索以下示例开始:构建一个简单的 Keras 深度学习 REST API。我...
前文Python图像分割Python 视频图像分割Python 语义分割Python 图像背景更改Python 视频图像背景更改计算机视觉是计算机查看和识别对象的媒介。 计算机视觉的目标是使计算机能够分析图像和视频中的对象,解决不同的视觉问题。 对象分割为方便分析图像和视频中的对象铺平了道路,对不同领域做出了巨大贡献,例如医学、自动驾驶汽车的视觉以及图像和视频的背景编辑。PixelLib 是...
前文推荐图像理论简述PyTorch 推荐相似图像实现图像推荐 Flask App步骤我已经为这个项目设定并满足了以下要求。该网络应用程序可在互联网上访问。该应用程序有一个带分页的图像库,仅加载页面的相关数据。图库和推荐的数据是从数据库中获取的。推荐是来自可能较大的图像集中的最相似的图像。它们必须立即出现;这意味着相似度计算是离线进行的。图库是反应式的。Flask 应用程序被适当地打包以供将来...
为 PCB 创建图像分类模型并使用 Flask 设计 Web 应用程序。本文,为 PCB(印刷电路板)创建一个图像分类模型,检测有缺陷的 PCB 并将它们分类为好或坏。 为此,我们将创建一个深度学习模型,并尝试获得最佳结果以及每个步骤的适当可视化。 创建工作模型后,我们将使用 Flask 为其创建一个 Web 应用程序。条件Jupyter NotebookPython库 - Tensorfl...
用于执行在线推理的 Docker 容器和 REST API 的快速示例。本文的想法是快速轻松地构建一个 Docker 容器,以使用 Flask 和 Python API 通过训练有素的机器学习模型执行在线推理。当您有时间计算预测时,批量推理非常有用。 假设您需要实时预测。 在这种情况下,批量推理就不太合适了,我们需要在线推理。 如果没有在线预测,许多应用程序将无法工作或不会非常有用,例如自动...
背景通常需要抽象出您的机器学习模型细节,然后将其与易于使用的 API 端点部署或集成。 例如,我们可以提供一个 URL 端点,任何人都可以使用它来发出 POST 请求,他们将获得模型推断的 JSON 响应,而不必担心其技术问题。在本教程中,我们将创建一个 TensorFlow Serving 服务器,部署我们在 Keras 中构建的 InceptionV3 图像分类卷积神经网络 (CNN)。...
背景Scikit-learn 是一个直观且功能强大的 Python 机器学习库,它使许多模型的训练和验证变得相当容易。 Scikit-learn 模型可以被持久化(腌制)以避免每次使用时都重新训练模型。 您可以使用 Flask 创建一个 API,该 API 可以使用 pickled 模型根据一组输入变量提供预测。在我们进入 Flask 之前,重要的是要指出 scikit-learn 不处理分...
背景前端是用 React 开发的,将包含一个带有表单的页面来提交输入值,后端是在 Flask 中开发的,它公开了预测端点,使用经过训练的分类器进行预测并将结果发送回前端以便于使用内容顺序设计模板ReactFlask 和 Flask-RESTPlus使用 Flask,RESTPlus 和Swagger UI 构建 API安装导入定义App定义 API运行 AppSwagger UI测试 API...
Retrofit 能够从 Python API 发送和获取响应。在此,想法是将 Retrofit Java API 与 Flask-restplus 一起使用。 Flask Restplus API 基本上是一个部署在 Heruko 平台上的机器学习 API。 Java 和 Python API 之间的集成是这里的关键点,我们接下来在本文实现。Retrofit & Flask-Restplu...