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《PaddlePaddle从入门到炼丹》十四——把预测模型部署在服务器
本文介绍了使用Flask搭建图像识别接口的过程。首先,通过简单的Flask程序设置根路径和上传文件功能;随后,实现图片预测API,加载模型并进行推理。用户可上传图片后直接获取分类结果及置信度。整个流程包括环境准备、代码编写与部署等步骤,适合初学者学习图像处理服务的开发方法。 关键点: 1. **Flask设置**:创建根路径和文件上传功能。 2. **模型加载**:从PaddlePaddle模型
阅读全文《我的PaddlePaddle学习之路》笔记十三——把PaddlePaddle部署到网站服务器上
这个教程详细介绍了如何使用PaddlePaddle进行基本的图像分类任务,并将其部署到Web服务中。以下是对教程内容的总结和一些改进建议: ### 总结 1. **环境准备**: - 安装必要的库,如PaddlePaddle、Flask等。 - 设置好开发环境。 2. **数据预处理**: - 读取并预处理图像,包括转换为灰度图和调整大小。 3. **模型构建与训练**:
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