Python Django-preserve会话中的Keras序列模型？

我不知道如何在作为服务器运行的Django应用程序中“保存”Keras模型的图形/会话

我已经构建了Keras顺序模型

DeepModel

，它作为一个独立的Python模块运行良好。但现在我想将其嵌入到Django应用程序中，在该应用程序中，我为模型定义了以下处理程序：

# instantiated by Django app
class DeepModelManager:

def __init__(self, params):

    self.graph = tf.Graph()
    self.sess = tf.Session()
    K.set_session(self.sess)
    with self.sess.as_default():
        self.instance = DeepModel(params)
        self.model = self.instance.build()

        optimizer = Adam()
        loss = "categorical_crossentropy"
        metrics = ["accuracy"]
        self.model.compile(loss=loss, optimizer=optimizer, metrics=metrics)

def train(self):
    X = ...
    y = ...

    K.set_session(self.sess)
    with self.sess.as_default():
        H = self.model.fit(X, y, epochs=20)

该过程的工作方式如下：

• 首先Django应用程序等待来自外部客户端的初始化请求，然后它实例化

  DeepModelManager

  （作为

  views

  模块变量），该变量实例化/构建/编译Keras

  DeepModel

• 然后Django应用程序等待列车请求，该请求应触发上述

  列车

  功能，即模型拟合

但每当运行

train

方法时，我总是会出错

ValueError:Tensor（“training/Adam/Const:0”，shape=（），dtype=float32）必须来自与Tensor（“sub:0”，shape=（），dtype=float32”）相同的图形。

我怀疑这是由于TensorFlow会话（或图形）在模型初始化和训练之间以某种方式被清除。这就是为什么我尝试使用

tf.Session（）

和

tf.Graph（）

（在独立

DeepModel

版本中，我没有接触它），但它没有帮助