Python 如何使用flask+；uwsgi？

我有一个经过训练的模型，我想用它来预测一些数据，并使用flask+uwsgi为其提供服务。一切正常，但当我点击服务器时，有时会抛出错误：

File "api.py", line 150, in get_data
   im = sess.run(image_tf)
`ValueError: Fetch argument <tf.Tensor 'DecodeJpeg_2:0' shape=(?, ?, 3) dtype=uint8> cannot be interpreted as a Tensor. 
      (Tensor Tensor("DecodeJpeg_2:0", shape=(?, ?, 3), dtype=uint8) 
       is not an element of this graph.)`

最后，我使用以下方法运行应用程序：

`uwsgi --http 0.0.0.0:8011 --wsgi-file api.py --master --processes 4 --threads 2 --callable app --lazy --lazy-apps`

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有人能告诉我我做错了什么吗？

原因是uwsgi分叉进程来运行应用程序的多个“副本”

但是，您可以在该上下文之外实例化图形。您可以调用的是

app

，因此应该在其中实例化模型。 您可以使用

before\u first\u request

回调来加载模型

这篇博客文章可以方便地理解如何设置它：

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相关烧瓶文档：

您好，您的问题解决了吗？我也有过类似的问题，对于Keras，我可以用Theano而不是Tensorflow来解决这个问题

我不得不将下面的代码添加到我的脚本中，并使用

KERAS\u BACKEND=theano python myprogram.py

在Linux操作系统上运行该程序

import theano
theano.config.optimizer=“无”

请参阅此帖子：

`uwsgi --http 0.0.0.0:8011 --wsgi-file api.py --master --processes 4 --threads 2 --callable app --lazy --lazy-apps`