Keras 的 Web 填坑記

0x00 前言

特別聲明：當你在看這篇文章時，你需要對 keras 的基本用法已經了解和使用，並且具有簡單的Python Web開發基礎，如果不是，建議你對本篇文章點個贊之後關閉，因為接下來的內容可能會令你感到不適。由於接下來的文章需要我將用簡單的代碼演示，所以我將使用Keras和Django進行演示(此處的Keras使用的是Tensorflow作為後端)。

之前開發過一個Web網站，需要對上傳的圖片進行深度學習預測，使用的是Keras作為項目的深度學習後端，前端使用的是Django。本以為分別開發完成Web程式和Keras的學習預測模塊之後拼到一起就可以了，鬼知道tensorflow會報錯啊？！還報的那麼噁心的錯誤！！！！

部分代碼

報的錯誤截圖

Tensor Tensor("dense_2/Softmax:0", shape=(?, 10), dtype=float32) is not an element of this graph.

這是什麼鬼啊！第一次看到這個的錯誤時一臉懵逼

好吧，深究原因，是因為Tensorflow的運行機制正好和Web有衝突，Tensorflow在後端做預測時是將「圖」導入到內存中，之後對圖進行計算返回結果，正常情況下這樣執行完成之後，程序就Kill掉了，但是由於這裡有Web服務，所以那個「圖」的計算並沒有Kill掉，在第二次執行時，「圖」再次被導入計算，由於同時出現了兩張一樣的「圖」，程式就分不清楚哪個是哪個的元素了，於是乎就產生了這樣的問題。(PS: 以上一本正經的胡說八道)

既然出現了這樣的問題，我就要想辦法解決啦，下面，我要開始表演啦！！！前方小高能

0x01 第一種解決方案

先來一個小高能，這也是我遇到這個問題之後想到的第一個解決方案，把預測程式打包成一個獨立的應用程式，之後每次查詢的時候使用系統命令直接調用這個程式，獲取返回結果即可。這個想法比較簡單，可執行性也是比較高的，但是缺點也很明顯，就是每次預測時候都要重新載入一次模型，時間就是金錢啊！

安啦，下面??才是真高能。高能預警??

0x02 比較正統的解決方案

鑒於問題的根本原因，那我們就對症下藥好啦，由於是「圖」不能同時共存兩張，那我們每次都用同一張圖就可以了嘛。

import tensorflow as tfgraph = tf.get_default_graph()global graphwith graph.as_default(): # 執行預測函數

嗯，沒錯，就是這四行代碼輕鬆解決這個問題，超簡單啊有木有！！！

部分代碼

上傳圖片操作

頁面比較簡約，嗯，就是這樣。運行結果

連續上傳兩次，我們可以看見預測時間超級快的說。

0x03 結束語

如果本篇文章幫助到了你，實屬本人榮幸。如果沒看懂，那就算啦。~ . ~

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代碼詳見倉庫 https://github.com/ctudoudou/Keras-Web-demo