我一直在使用CNN，使用R (RstudiO)中的Keras/tensorflow，并且能够构建一些分类模型(使用狗/猫数据集)。然后，我觉得有必要试着为它创建一个前端，并决定尝试一下Shiny。下面的代码可以很好地在本地运行，但是当我发布shinyapps.io时，部署会生成以下消息(在代码之后)。看起来，阅读错误消息，它必须与Keras和Tensorflow有关，但我不知道它是什么。简单地说，这个应用程序是:加载一个pic>>load，一个预先保存的<
浏览 21提问于2020-12-13得票数 1
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我有一个预先训练好的keras模型(以.hdf5格式)，我计划使用Django Web-App进行部署。在我的视图文件中，当传入某个POST请求时就会调用它。我已经存储在与我的web应用程序关联的静态文件夹中的.hdf5模型中。但是，当我调用keras.models.load_model尝试从静态目录加载模型时，应用程序返回以下错误：
Unable to open file (unable to open file: name，所以我不确定为什么loa
浏览 2提问于2018-09-21得票数 2
title: "Tutorial" learnr::tutorial: allow_skip: true
runtime: shiny_prerendered
浏览 3提问于2018-11-05得票数 0
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我把我的情绪检测模型保存为.h5。它太大了，不能上传到Github，所以我把它上传到dropbox，并使用wget下载模型，这样我就可以将它部署到streamlit。pip从/app/动感-2/requments.txt安装的。文件“/app/动感-2/app.py”，第30行，在model = tf.keras.models.load_model("models/emotion_detec
浏览 9提问于2022-02-11得票数 0
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这是我第一次部署模型。我使用tensorflow，keras，Xception创建了一个cnn模型，保存的模型大约是80MB。当我从一个函数中加载它并进行预测时，大约需要4-5秒。是否必须为每个预测加载模型？
浏览 15提问于2021-03-01得票数 0
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我有一个flask应用程序，我正在使用tensorflow和keras加载我要访问的模型，use.Below是一个代码片段 from tensorflow.keras.models import Model, load_modelfrom flask import Flask, redirect,request, render_template
from werkzeug.utils import
浏览 38提问于2020-10-31得票数 1
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我正尝试在Keras模型中使用tensorflow操作。我之前试图用Lambda层包装它，但我认为这会禁用该层的反向传播。更具体地说，我正在尝试在Keras模型中使用来自的层，而不是将其移植到Keras层(我希望稍后部署到tensorflow )。我可以以共享库的形式编译这些层，并将它们加载到python中。这给了我tensorflow操作，但我不知道如何将其组合到Keras模型中。Keras MNIST模型
浏览 5提问于2017-07-13得票数 4
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部署LSTM模型
、、
我已经训练和验证了我的LSTM，我想部署它。因此，我知道我们可以保存和加载Keras的Sequential对象(您可以猜到，我正在使用Keras )。因此，我使用这些函数实现了一个代码。但是，我想知道我是否必须用所有可用的数据(训练+测试)来训练我的模型，还是像我在学习期间所做的那样对训练集进行训练。许多教程讨论如何训练模型，但没有那么多的教程清楚地介绍了如何部署模型。
浏览 0提问于2019-08-06得票数 5
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我正在尝试使用tensorflowjs将经过训练的keras模型加载到web浏览器中。async function app() { model = await loadMode
浏览 1提问于2019-05-05得票数 0
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我正在使用keras的预训练模型，在尝试获取预测时出现了错误。我在flask服务器中有以下代码：
@app.route("/uploadMultipleImages", methods=["POST"])
浏览 0提问于2017-02-02得票数 2
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我打开这个线程来讨论如何使我的NN模型进行部署。我用Matlab训练我的模型，现在我想把它投入生产。
从模型加载神经网络模型。有没有人建议如何更好地进行<
浏览 1提问于2018-08-28得票数 3
我正在尝试从我的keras模型返回一个HTTP响应。@app.route("/predict", methods=["POST"]) # initialize the data dictionary that will"please wait until server has fully started")) app.run()
#
浏览 2提问于2020-02-19得票数 1
我正在探索将MaskRCNN模型()部署到移动设备。该模型基于tensorflow-1.x和Keras-2构建，具有一些自定义代码，但主要依赖于keras.models.model作为其核心。我主要关心的是内存需求:当批处理大小= 1时，在tensorflow分配器发送"allocation over 10% of system memory“警告后，程序在加载权重的过程中被终止。有没有什么既脏又简单的方法可以压缩模型的大小，而对源代码的改动最小？比如，将tf
浏览 2提问于2021-02-28得票数 2
在Flask应用程序开始时加载模型，然后在端点中使用它进行预测会导致错误model = keras.models.load_model("model.h5")
def predict()keras模型似乎都能完美地工作。@<e
浏览 9提问于2019-03-27得票数 0
有许多方法可以保存模型及其权重。当我们可以阅读和比较它们的属性的方法如此之多，而不是任何来源时，这是令人困惑的。我知道的一些格式是：
与scikit学习不同，Keras不建议您使用泡菜保存模型。相反，模型被保存为HDF5文件。HDF5文件包含所需的一切，您不仅需要加
浏览 0提问于2020-04-09得票数 7
我试图在Heroku上部署一个番茄分类项目，但是当我部署它时，我得到了错误，因为tensorflow和其他文件的大小超过了500 MB。我也尝试使用tensorflow-cpu，但它没有加载模型所需的keras.load_model()。有什么办法可以解决这个问题吗？
浏览 3提问于2022-05-26得票数 0
我已经训练了几个要在包含pyspark管道步骤的管道中部署的RNN+biLSTM模型。spark-deep-learning似乎是一个陈旧的项目，只适用于处理图像数据。目前有没有将tensorflow/keras模型(及其相关的向量嵌入)加载到pyspark管道中的最佳实践？
浏览 21提问于2019-01-12得票数 1
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我正在部署一个深度学习模型，并将keras模型保存为.h5文件。我认为复杂的模型会使它的大小变大，从而使服务器的交互速度变慢，但是除了减少模型中的层之外，还有其他方法可以做吗？是否有一种压缩.h5文件的方式来为服务器更快地加载它？
谢谢
浏览 3提问于2020-01-06得票数 0
问题是，当我试图加载模型时，如果我的自定义函数不存在，就会出现异常：model = tf.keras.models.load_model('function loaded in the runtime while loading the model
加载模型时使用keras.utils.CustomObjectScope上下文管理器很好，这两个选项都是可爱的和美妙的-如果我是在控制如何加载<em
浏览 2提问于2021-06-10得票数 1
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