Keras 中的 load_model 在使用 Flask API 的生产服务器中不起作用答案

【问题标题】：load_model in Keras does not work in production server with Flask APIKeras 中的 load_model 在使用 Flask API 的生产服务器中不起作用
【发布时间】：2021-04-19 21:25:13
【问题描述】：

我已经用 Keras 构建了一个神经网络 Sequential() 并且我已经集成到一个 Flask API 中。我有一个用于训练的端点和一个用于进行个人预测的端点，在后者中我调用以下函数：

def prediction(x):
    K.clear_session()
    model = load_model('..//model.h5')
    pred = model.predict_proba(x)
    K.clear_session()
    return pred

当我在本地调用此端点时，它可以工作，但在生产服务器中却没有，出现此错误：

TypeError：无法将 feed_dict 键解释为 Tensor：Tensor Tensor("Placeholder:0", shape=(393, 64), dtype=float32) 不是此图的元素。

我曾两次致电clear_session，因为我在其他问题中读到它解决了类似的问题，但不适用于我。

在生产服务器中，每分钟都有大量对该端点的调用。

【问题讨论】：

标签： python flask keras

【解决方案1】：

我找到了解决方案，我只需要将 tensorflow 的版本上传到 2.4.1 并具有神经元网络的结构和以下帖子中给出的预测函数：https://medium.com/swlh/deep-learning-in-production-a-flask-approach-7a8e839c25b9

【讨论】：