Python 如何防止每次调用Django中的视图时加载我的Keras模型？

我试图在Django应用程序中使用mobilenet对图像进行分类。我已经使用Keras和Tensorflow后端对我的模型进行了培训，它在不使用Django的情况下工作正常。首先，我尝试在视图函数中使用我的模型，它工作正常，没有任何错误。但是，每次调用此视图时都会加载模型，并且需要花费很多时间才能重新加载。然后我尝试将模型定义为一个全局模型，以便只加载一次权重。我尝试在设置或app.py文件中初始化模型权重，但出现了许多问题。实际上，我尝试在不加载权重的情况下使用模型，但加载权重后，它会给我以下错误： 这是我的代码： 在settings.py中

global model,graph
model = MobileNet(weights=None)
model.load_weights(path)
model._make_predict_function()
graph = tf.get_default_graph()

in views.py

 with graph.as_default():
          model.predict(img)

这就是错误所在

RuntimeError at /classifier/
Attempting to capture an EagerTensor without building a function.

这是添加模型之前的错误。_make_predict_function（）：

以下是已安装软件包的版本：

Django==3.0.3
Keras==2.3.1
Keras-Applications==1.0.8
Keras-Preprocessing==1.1.0
numpy==1.18.1
Pillow==7.0.0
scipy==1.4.1
tensorboard==2.1.0
tensorflow-cpu==2.1.0
tensorflow-estimator==2.1.0

还有一件事，我的权重保存为.h5文件。 谢谢

Django==3.0.3
Keras==2.3.1
Keras-Applications==1.0.8
Keras-Preprocessing==1.1.0
numpy==1.18.1
Pillow==7.0.0
scipy==1.4.1
tensorboard==2.1.0
tensorflow-cpu==2.1.0
tensorflow-estimator==2.1.0