Python Web界面与Tensorflow的连接

我目前正在从事一个项目，在该项目中，我在Web界面中获取输入数据，并将其发送到python脚本进行处理

python脚本打开一个会话，恢复所需的TF模型并处理数据

这样，每次用户发送新数据时，我都必须恢复模型。恢复模型需要1:40分钟，这对我来说是个问题

我提出的解决方案是使用两个python脚本，一个创建会话并将其设置为默认值，然后在该会话中加载模型，另一个脚本获取默认会话和默认图并处理数据。这样，模型将被加载一次，我将能够使用它的所有用户请求。代码如下所示

Script 1 - loads the graph:
with tf.Graph().as_default():
    sess = tf.Session()
   with sess.as_default():
       #Load the graph
       #sess.close This is I leave in comments, to keep the session open 

Script 2 - process data:
with tf.get_default_graph():
     with tf.get_default_session() as sess:
     #process data    

此解决方案不起作用，加载模型的信息丢失。就像在另一个内部有一个for，然后将其拆分，正常情况下它不起作用

你能给我建议另一种方法，让这个模型始终处于加载状态，这样我就可以避免每次用户想要处理smth new时出现这种延迟吗

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谢谢大家!

是否正在从脚本1导入脚本2？是否正在为每个for用户请求运行？您需要让您的流程保持活跃，TensorFlow服务实现了类似的功能。感谢您告诉我TensorFlow服务，从我所读到的内容来看，这就是我所需要的。不知道，我怎么到现在还没想到。谢谢！：）