2017-04-09 3 views
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私はコンピュータビジョンの学生です。専門分野を超えた課題に直面しています。画像urlを入力として、どの種類の食べ物が画像にあるのかを予測するapiを作成するタスクが与えられました。 私のデータを分類するためにテンソルフローを使用しました。私は今、urlを取るpythonスクリプトを持っています。基本的に画像をダウンロードし、それを分類子に送信して、ubuntuの端末ウィンドウで予測を取得します。 今、私が言ったように、私は言ったように、私はテンソルフローを使用して、私は今私のスクリプトフォルダ(graph.pb)、このファイルに分類(重み)を含むネットワークを持って、80Mb以上サイズで。 これまで私ができることは、端末でスクリプトを使って画像URLを与えて、それが私に予測を与えることです。私はこれをapiに変えて、誰かがそれを使ってイメージに含まれる食べ物の種類を予測できるようにしたいと思います。コードやAPIの仕方は分かりませんが、私は学ぶことができます。私はちょうど短時間でこれをコード化する最も簡単な方法を望んでいます、理想的にはコード化するためにPythonを使用します。そうでなければ、比較的簡単な他のオプションを表示してください。Python APIの作成方法は?

イメージURLを受け取り、graph.pbファイルの重みを使用して画像に含まれる食べ物の種類を予測するPythonを使用してAPIをコーディングする必要があります。

ガイドラインは大変ありがとうございます。 ありがとう

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http://flask.pocoo.org/ – davidism

答えて

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あなたはHTTP APIが必要だと思います。これは、ユーザーが(おそらくブラウザーから)HTTP要求を行い、要求パラメーターに入力データを指定する必要があり、出力データを含む応答を得ることを意味します。

HTTP APIを作成するには、HTTPサーバーが必要です。作成方法の1つに、Flaskのマイクロフレームワーク(Flask tutorial)があります。

このチュートリアルからわかるように、異なるルートを処理する特別な関数を定義することによって、HTTPサーバーの機能を作成しています。簡単に言えば、ルートは特定のタイプのクエリです(このタイプのクエリは、そのタイプのこの関数で処理されます)。

HTTPサーバーのコードをこのように想像することができます。ルートハンドラ機能があります。それは要求から入力データを集め、あなたの実装済みの機能を使用します(関数の呼び出しやコマンドの実行、プログラムの正確さに依存します)。その出力を取得し、要求に対する応答として返します。

HTTPサーバーが完成したら、常時接続のサーバー(VDSが行うことになる)に一般公開されている(誰でもリクエストできる)ことに(認識部と共に)展開する必要があります。あなたのAPIは、サーバーAPIまたはドメイン名でアクセスできるようになります。

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ご意見ありがとうございます。ちょっとしたヒントがありました。私はここで非常に興味深いものを見つけました:https://tensorflow.github.io/serving/serving_inception。これはテンソルフローによってサポートされているAPIを作成する方法だと私は考えています。何が入っているのかを素早く読んで、「Kubernetesでのサービス」という最終結果がAPIであるかどうか教えてください。 – sniper71

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ドッカー?残念ながらそれに精通していません。分からない。 –

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私は、関数内にRESTfulな呼び出しを埋め込むフレームワークであるMLDB(Machine Learning Database)を使って仕事をしました。 – sniper71

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