Python 在flask web服务中部署递归神经网络

我有简单的递归神经网络（RNN）模型。我想将其部署到flask web服务。如何将其部署到flask web服务？

由于您没有在此处提供有关您的模型的任何信息，因此我将向您提供一个MVP，以将RNN作为服务放入flask中

import keras
from keras.models import load_model
from flask import Flask, render_template, jsonify
from flask import request

model = load_model('recurrent_neural_network.h5', compile=False)
model.compile(loss='YOUR_DESIRED_LOSS_FUNCTION',
          optimizer='YOUR_DESIRED_OPTIMIZER',
          metrics=[YOUR_DESIRED_MATRICS])

app = Flask(__name__)
app.config["DEBUG"] = True


@app.route('/', methods=['GET'])
def home():
    return "<h1>RNN MODEL</h1>"


@app.route('/PREDICTION_ROUTE',methods=['POST'])
def PREDICTION_ROUTE():
    req = request.get_json()
    document = req["document"]
    preprocessed_document = YOUR_PREPROCESSOR_FUNCTION(document)
    prediction = model.predict(preprocessed_document)
    return jsonify({
            "prediction": prediction
        })

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

导入keras
从keras.models导入负载_模型
从烧瓶导入烧瓶，渲染_模板，jsonify
从烧瓶进口请求
模型=负载模型（'recurrent\u neural\u network.h5'，compile=False）
compile（loss='YOUR\u DESIRED\u loss\u FUNCTION'，
optimizer='YOUR'u DESIRED'u optimizer'，
度量=[您的所需矩阵]）
app=烧瓶（名称）
app.config[“DEBUG”]=True
@app.route（'/'，方法=['GET']）
def home（）：
返回“RNN模型”
@app.route（'/PREDICTION_route'，methods=['POST']）
def PREDICTION_ROUTE（）：
req=request.get_json（）
文件=请求[“文件”]
预处理的\u文档=您的\u预处理器\u函数（文档）
预测=模型.预测（预处理的文档）
返回jsonify({
“预测”：预测
})
如果名称=“\uuuuu main\uuuuuuuu”：
app.run（debug=True）