快速部署你的深度学习模型为网页应用

训练好了深度学习模型，该怎么给妹子展示？ 本文带你用Keras和Flask搭建一个简单易用的深度学习图像网页应用

前言

小明参加炼丹不久，自我感觉训练了一个非常牛逼的深度学习模型——神奇动物分类器，于是发了个朋友圈。一条优美的交叉熵损失曲线，是每个炼丹民工的梦想。

一个好朋友妹子看到之后说：“好厉害啊，能不能让我试一下”，小明当然选择同意啦。不过这下可难住小明了，总不能麻烦她配置一个深度学习环境吧，那么怎样让她体验到我的模型的厉害呢？
为了解决小明的烦恼，帮助像他一样的同志更好的展示装逼，同时弥补现有开源项目丑陋的UI的缺点。这个小小项目就诞生了。

具体步骤

keras-flask-deploy-webapp，不要1小时！不要1小时！真的只要10分钟！
我们来看看搭建这样一个网页应用都需要哪些步骤：

1. 下载
2. 运行

“你这样是找不到女朋友的”
好，我详细一点！

下载代码

用你最心爱的命令行/终端来克隆一下我仓库的代码

$ git clone https://github.com/mtobeiyf/keras-flask-deploy-webapp.git

安装必要模块

Python肯定得先装好吧，推荐Python3。可以参考我之前的文章{% post_link Python-on-Windows Win下Python开发环境配置&Tips分享 %}

$ pip install -r requirements.txt

喂，说好的十分钟呢？ ——“你网速慢怪我咯？？！”

运行

$ python app.py

这时候用浏览器打开 http://localhost:5000/
我们来测试一下，给他一张熊猫图片

哎哟，不错哦

如何魔改

上面是用Keras训练好的ResNet50的样例，还有更多的预训练好的网络在Keras应用，像DenseNet, MobilNet, NASNet等等
那么我们在用自己的模型的时候要怎么办呢？ 看一下这段代码
界面太丑，我想要萝莉风格！ 没问题，页面标题之类的信息去改index.html，样式去找main.css就行啦

部署

即使这样，还是没法让朋友圈里面所有的人都体验到。
这时候，你需要一台服务器

记得去这里看如何配置哦~ keras-flask-deploy-webapp，这里不详细说了。
配置好了之后，其它人可以在手机上尽情的调戏你的模型了

大家玩的愉快！

别忘了去star一下~ https://github.com/mtobeiyf/keras-flask-deploy-webapp