吐血整理！基于 Flask 部署 Keras 深度学习模型

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吐血整理！基于 Flask 部署 Keras 深度学习模型

2023-10-26 14:06| 来源: 网络整理| 查看: 265

文 | 风玲儿

出处 | 掘金

本文主要记录在进行Flask部署过程中所使用的流程，遇到的问题以及相应的解决方案。

1、项目简介

该部分简要介绍一下前一段时间所做的工作：

基于深度学习实现一个简单的图像分类问题

借助 flask 框架将其部署到 web 应用中

并发要求较高

这是第一次进行深度学习模型的 web 应用部署，在整个过程中，进一步折射出以前知识面之窄，在不断的入坑、解坑中实现一版。

2、项目流程

这部分从项目实施的流程入手，记录所做的工作及用到的工具。

2.1 图像分类模型 1. 模型的选择

需要进行图像分类，第一反应是利用较为成熟与经典的分类网络结构，如 VGG 系列（VGG16, VGG19），ResNet 系列（如ResNet50），InceptionV3等。

考虑到是对未知类型的图像进行分类，且没有直接可用的训练数据，因此使用在Imagenet上训练好的预训练模型，基本满足要求。

如果对性能（耗时）要求较为严格，则建议使用深度较浅的网络结构，如VGG16, MobileNet等。

其中，MobileNet网络是为移动端和嵌入式端深度学习应用设计的网络，使得在 cpu 上也能达到理想的速度要求。是一种轻量级的深度网络结构。

MobileNet 由 Google 团队提出，发表于 CVPR-2017，论文标题：《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications》

2. 框架选择

平时使用Keras框架比较多，Keras底层库使用Theano或Tensorflow，也称为 Keras 的后端。Keras是在Tensorflow基础上构建的高层 API，比Tensorflow更容易上手。

上述提到的分类网络，在Keras中基本已经实现，Keras 中已经实现的网络结构如下所示：

使用方便，直接导入即可，如下：

因此，选择 Keras 作为深度学习框架。

3. 代码示例

以Keras框架，VGG16网络为例，进行图像分类。

from keras.models import Model from keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input import keras.backend.tensorflow_backend as KTF import tensorflow as tf os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" #使用GPU # 按需占用GPU显存 gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) KTF.set_session(sess) # 构建model base_model = VGG16(weights=‘imagenet’, include_top=True) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer(layer).output) # 获取指定层的输出值，layer为层名 # 进行预测 img = load_image(img_name, target_size=(224, 224)) # 加载图片并resize成224x224 # 图像预处理 x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) # 提取特征 2.2 模型性能测试

将分类模型跑通后，我们需要测试他们的性能，如耗时、CPU 占用率、内存占用以及 GPU 显存占用率等。

1. 耗时

耗时是为了测试图像进行分类特征提取时所用的时间，包括图像预处理时间和模型预测时间的总和。

# 使用python中的time模块 import time t0 = time.time() .... 图像处理和特征提取 .... print(time.time()-t0) #耗时，以秒为单位

2. GPU 显存占用

使用英伟达命令行nvidia-smi可以查看显存占用。

3. CPU, MEM 占用

使用top命令或htop命令查看 CPU 占用率以及内存占用率。

内存占用还可以使用free命令来查看：

free -h : 加上-h选项，输出结果较为友好，会给出合适单位

需要持续观察内存状况时，可以使用-s选项指定间隔的秒数：free -h -s 3（每隔 3 秒更新一次，停止更新时按下Ctrl+c）

Ubuntu 16.04版本中默认的free版本有 bug，使用-s选项时会报错。

根据以上三个测试结果适时调整所采用的网络结构及显存占用选项。

命令具体含义可参考博文：

Linux 查看 CPU 和内存使用情况[1]

2.3 Redis 使用

Redis=Remote DIctionary Server，是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的高性能的key-value存储系统。Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日执行、key-value 数据库，并提供多种语言的 API。

Redis支持存储的类型有string, list, set, zset和hash，在处理大规模数据读写的场景下运用比较多。

1. 基本使用

安装 redis

pip install redis # 测试 import redis

基本介绍

redis.py提供了两个类：Redis，StrictRedis用于实现Redis的命令 StrictRedis用于实现大部分官方命令，并使用官方的语法和命令 Redis是StrictRedis的子类，用于向前兼容redis.py 一般情况下我们就是用StrictRedis。

使用示例

# 1. 导入redis from redis import StrictRedis # 2. 连接数据库，指定host,端口号，数据库 r = StrictRedis(host=‘localhost’, port=6379, db=2) # 3. 存储到redis中 r.set('test1', 'value1') # 单个数据存储 r.set('test2', 'value2') # 4. 从redis中获取值 r.get('test1') # 5. 批量操作 r.mset(k1='v1', k2='v2') r.mset({'k1':'v1', 'k2':'v2'}) r.mget('k1', 'k2') r.mget(['k1', 'k2']) 2. Redis 存储数组

Redis 是不可以直接存储数组的，如果直接存储数组类型的数值，则获取后的数值类型发生变化，如下，存入 numpy 数组类型，获取后的类型是bytes类型。

import numpy as np from redis import StrictRedis r = StrictRedis(host=‘localhost’, port=6379, db=2) x1 = np.array(([0.2,0.1,0.6],[10.2,4.2,0.9])) r.set('test1', x1) >>> True r.get('test1') >>> b'[[ 0.2 0.1 0.6]\n [10.2 4.2 0.9]]' type(r.get('test1')) #获取后的数据类型 >>>

为了保持数据存储前后类型一致，在存储数组之前将其序列化，获取数组的时候将其反序列化即可。

借助于 python 的pickle模块进行序列化操作。

import pickle r.set('test2', pickle.dumps(x1)) >>> True pickle.loads(r.get('test2')) >>> array([[ 0.2, 0.1, 0.6], [10.2, 4.2, 0.9]])

这样，就可以保持数据存入前和取出后的类型一致。

2.4 web 开发框架——Flask

之前学习 python 语言，从来没有关注过Web开发这一章节，因为工作内容并没有涉及这一部分。如今需要重新看一下。

早期软件主要运行在桌面上，数据库这样的软件运行在服务器端，这种Client/Server模式简称CS架构。随着互联网的兴起，CS架构不适合Web，最大原因是 Web 应用程序的修改和升级非常频繁，CS架构需要每个客户端逐个升级桌面 App，因此，Browser/Server模式开始流行，简称BS架构。

在BS架构下，客户端只需要浏览器，应用程序的逻辑和数据存储在服务器端，浏览器只需要请求服务器，获取 Web 页面，并把 Web 页面展示给用户即可。当前，Web 页面也具有极强的交互性。

Python 的诞生历史比 Web 还要早，由于 Python 是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做 Web 开发。

Python 有上百个开源的 Web 框架，比较熟知的有Flask, Django。接下来以Flask为例，介绍如何利用 Flask 进行 web 部署。

关于 web 开发框架的介绍，可以参考下面这篇博文：三个目前最火的 Python Web 开发框架，你值得拥有！[2]

有关Flask的具体用法可参考其他博文，这方面的资料比较全。下面主要以具体使用示例来说明：

1. 安装使用

安装 Flask

pip install flask import flask # 导入 flask.__version__ # 版本 >>> '1.1.1' #当前版本

一个简单的 Flask 示例

Flask 使用 Python 的装饰器在内部自动的把URL和函数给关联起来。

# hello.py from flask import Flask, request app = Flask(__name__) #创建Flask类的实例，第一个参数是模块或者包的名称 app.config['JSON_AS_ASCII']=False # 支持中文显示 @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) # 使用methods参数处理不同HTTP方法 def home(): return 'Hello, Flask' if __name__ == '__main__': app.run()

运行该文件，会提示* Running on http://127.0.0.1:5000/，在浏览器中打开此网址，会自动调用home函数，返回Hello, Flask，则在浏览器页面上就会看到Hello, Flask字样。

app.run 的参数

app.run(host="0.0.0.0", port="5000", debug=True, processes=2, threaded=False)

注意：绝对不能在生产环境中使用调试器

host设定为0.0.0.0,则可以让服务器被公开访问

port：指定端口号，默认为5000

debug：是否开启 debug 模型，如果你打开调试模式，那么服务器会在修改应用代码之后自动重启，并且当应用出错时还会提供一个有用的调试器。

processes：线程数量，默认是1

threaded：bool类型，是否开启多线程。注：当开启多个进程时，不支持同时开启多线程。

使用 route() 装饰器来告诉 Flask 触发函数的 URL;

函数名称被用于生成相关联的 URL。函数最后返回需要在用户浏览器中显示的信息。

2. Flask 响应

视图函数的返回值会自动转换为一个响应对象。如果返回值是一个字符串，那么会被转换为一个包含作为响应体的字符串、一个 200 OK 出错代码和一个 text/html 类型的响应对象。如果返回值是一个字典，那么会调用 jsonify() 来产生一个响应。以下是转换的规则：

如果视图返回的是一个响应对象，那么就直接返回它。

如果返回的是一个字符串，那么根据这个字符串和缺省参数生成一个用于返回的响应对象。

如果返回的是一个字典，那么调用 jsonify 创建一个响应对象。

如果返回的是一个元组，那么元组中的项目可以提供额外的信息。元组中必须至少包含一个项目，且项目应当由 (response, status) 、 (response, headers) 或者 (response, status, headers) 组成。status 的值会重载状态代码， headers 是一个由额外头部值组成的列表或字典。

如果以上都不是，那么 Flask 会假定返回值是一个有效的 WSGI 应用并把它转换为一个响应对象。

JSON 格式的 API

JSON格式的响应是常见的，用 Flask 写这样的 API 是很容易上手的。如果从视图返回一个 dict ，那么它会被转换为一个 JSON 响应。

@app.route("/me") def me_api(): user = get_current_user() return { "username": user.username, "theme": user.theme, "image": url_for("user_image", filename=user.image), }

如果 dict 还不能满足需求，还需要创建其他类型的 JSON 格式响应，可以使用 jsonify() 函数。该函数会序列化任何支持的 JSON 数据类型。

@app.route("/users") def users_api(): users = get_all_users() return jsonify([user.to_json() for user in users]) 3. 运行开发服务器

通过命令行使用开发服务器

强烈推荐开发时使用 flask 命令行脚本（命令行接口），因为有强大的重载功能，提供了超好的重载体验。基本用法如下:

$ export FLASK_APP=my_application $ export FLASK_ENV=development $ flask run

这样做开始了开发环境（包括交互调试器和重载器），并在 http://localhost:5000/提供服务。

通过使用不同 run 参数可以控制服务器的单独功能。例如禁用重载器:

$ flask run --no-reload

通过代码使用开发服务器

另一种方法是通过 Flask.run() 方法启动应用，这样立即运行一个本地服务器，与使用 flask 脚本效果相同。

示例:

if __name__ == '__main__': app.run()

通常情况下这样做不错，但是对于开发就不行了。

2.5 使用 Gunicorn

当我们执行上面的app.py时，使用的flask自带的服务器，完成了 web 服务的启动。在生产环境中，flask 自带的服务器，无法满足性能要求，我们这里采用Gunicorn做wsgi容器，来部署flask程序。

Gunicorn（绿色独角兽）是一个Python WSGI UNIX HTTP服务器。从 Ruby 的独角兽（Unicorn ）项目移植。该Gunicorn服务器作为wsgi app的容器，能够与各种 Web 框架兼容，实现非常简单，轻量级的资源消耗。Gunicorn 直接用命令启动，不需要编写配置文件，相对 uWSGI 要容易很多。

web 开发中，部署方式大致类似。

1. 安装及使用 pip install gunicorn

如果想让Gunicorn支持异步workers的话需要安装以下三个包：

pip install gevent pip install eventlet pip install greenlet

指定进程和端口号，启动服务器：

gunicorn -w 4 -b 127.0.0.1:5001 运行文件名称:Flask程序实例名

以上述 hello.py 文件为例：

gunicorn -w 4 -b 127.0.0.1:5001 hello:app

参数：-w: 表示进程（worker）。-b：表示绑定 ip 地址和端口号（bind）

查看 gunicorn 的具体参数，可执行gunicorn -h 通常将配置参数写入到配置文件中，如gunicorn_conf.py

重要参数：

bind: 监听地址和端口

workers: worker 进程的数量。建议值：2~4 x (NUM_CORES)，缺省值是 1.

worker_class：worker 进程的工作方式。有：sync (缺省值),eventlet, gevent, gthread, tornado

threads：工作进程中线程的数量。建议值：2~4 x (SUM_CORES)，缺省值是 1.

reload: 当代码有修改时，自动重启 workers。适用于开发环境，默认为False

daemon：应用是否以daemon方式运行，是否以守护进程启动，默认False

accesslog：访问日志文件路径

errorlog：错误日志路径

loglevel：日志级别。debug， info， warning, error, critical.

一个参数配置示例：

# gunicorn_conf.py bind: '0.0.0.0:5000' # 监听地址和端口号 workers = 2 # 进程数 worker_class = 'sync' #工作模式，可选sync, gevent, eventlet, gthread, tornado等 threads = 1 # 指定每个进程的线程数，默认为1 worker_connections = 2000 # 最大客户并发量 timeout = 30 # 超时时间，默认30s reload = True # 开发模式，代码更新时自动重启 daemon = False # 守护Gunicorn进程，默认False accesslog = './logs/access.log' # 访问日志文件 errorlog = './logs/error.log' loglevel = 'debug' # 日志输出等级，debug, info, warning, error, critical

调用命令：

gunicorn -c gunicorn_conf.py hello:app

参数配置文件示例可见：gunicorn/example_config.py at master · benoitc/gunicorn[3]

3、代码示例 #flask_feature.app import numpy as np from flask import Flask, jsonify from keras.models import Model from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.backend.tensorflow_backend import set_session app = Flask(__name__) app.config['JSON_AS_ASCII']=False @app.route("/", methods=["GET", "POST"]) def feature(): img_feature = extract() return jsonify({'result':'true', 'msg':'成功'}) def extract(img_name): # 图像预处理 img = load_image(img_name, target_size=(feature_params["size"], feature_params["size"])) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) with graph.as_default(): set_session(sess) res = model.predict(x) return res if __name__ == '__main__': tf_config = some_custom_config sess = tf.Session(config=tf_config) set_session(sess) base_model = VGG16(weights=model_weights, include_top=True) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer(layer).output) graph = tf.get_default_graph() app.run()

使用gunicorn启动服务命令：

gunicorn -c gunicorn_conf.py flask_feature:app

4、遇到的问题

在此记录整个部署工作中遇到的问题及对应解决方法。

4.1 Flask 多线程与多进程问题

由于对算法的时间性能要求较高，因此尝试使用 Flask 自带的多线程与多进程选项测试效果。在Flask的app.run()函数中，上面有介绍到processes参数，用于指定开启的多进程数量，threaded参数用于指定是否开启多线程。

flask 开启 debug 模式，启动服务时，dubug 模式会开启一个 tensorflow 的线程，导致调用 tensorflow 的时候，graph 产生了错位。

4.1 Flask 与 Keras 问题

使用 Flask 启动服务的时候，将遇到的问题及参考的资料记录在此。

Q1：Tensor is not an element of this graph

错误信息：

"Tensor Tensor(\"pooling/Mean:0\", shape=(?, 1280), dtype=float32) is not an element of this graph.",

描述：使用Keras中预训练模型进行图像分类特征提取的代码可以正常跑通，当通过Flask来启动服务，访问预测函数时，出现上述错误。

原因：使用了动态图，即在做预测的时候，加载的graph并不是第一次初始化模型时候的Graph，所有里面并没有模型里的参数和节点等信息。

有人给出如下解决方案：

import tensorflow as tf global graph, model graph = tf.get_default_graph() #当需要进行预测的时候 with graph.as_default(): y = model.predict(x) Q2：使用 Flask 启动服务，加载两次模型，占用两份显存

出现该问题的原因是使用Flask启动服务的时候，开启了 debug 模式，即debug=True。dubug模式会开启一个tensorflow的线程，此时查看 GPU 显存占用情况，会发现有两个进程都占用相同份的显存。

关闭 debug 模型（debug=False）即可。

参考资料：

[1]:Keras + Flask 提供接口服务的坑~~~[4]

4.2 gunicorn 启动服务相关问题

当使用 gunicorn 启动服务的时候，遇到以下问题：

Q1: Failed precondition

具体问题：

2 root error(s) found.\n (0) Failed precondition: Error while reading resource variable block5_conv2/kernel from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Container localhost does not exist. (Could not find resource: localhost/block5_conv2/kernel)\n\t [[{{node block5_conv2/convolution/ReadVariableOp}}]]\n\t [[fc2/Relu/_7]]\n (1) Failed precondition: Error while reading resource variable block5_conv2/kernel from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Container localhost does not exist. (Could not find resource: localhost/block5_conv2/kernel)\n\t [[{{node block5_conv2/convolution/ReadVariableOp}}]]\n0 successful operations.\n0 derived errors ignored."

解决方法：

通过创建用于加载模型的会话的引用，然后在每个需要使用的请求中使用 keras 设置 session。具体如下：

from tensorflow.python.keras.backend import set_session from tensorflow.python.keras.models import load_model tf_config = some_custom_config sess = tf.Session(config=tf_config) graph = tf.get_default_graph() # IMPORTANT: models have to be loaded AFTER SETTING THE SESSION for keras! # Otherwise, their weights will be unavailable in the threads after the session there has been set set_session(sess) model = load_model(...) # 在每一个request中： global sess global graph with graph.as_default(): set_session(sess) model.predict(...)

有网友分析原因：tensorflow的graph和session不是线程安全的，默认每个线程创建一个新的session（不包含之前已经加载的 weights, models 等）。因此，通过保存包含所有模型的全局会话并将其设置为在每个线程中由keras使用，可以解决问题。

有网友提取一种改进方式：

# on thread 1 session = tf.Session(graph=tf.Graph()) with session.graph.as_default(): k.backend.set_session(session) model = k.models.load_model(filepath) # on thread 2 with session.graph.as_default(): k.backend.set_session(session) model.predict(x, **kwargs)

这里的新颖性允许（一次）加载多个模型并在多个线程中使用。默认情况下，加载模型时使用“默认”Session和“默认”graph。但是在这里是创建新的。还要注意，Graph存储在Session对象中，这样更加方便。

测试了一下好像不行

Q2：无法启动服务，CRITICAL WORKER TIMEOUT

当使用 gunicorn 启动 flask 服务时，查看服务器状态和日志文件发现一直在尝试启动，但是一直没有成功。

CRITICAL WORKER TIMEOUT

这是 gunicorn 配置参数timeout导致的。默认值为30s，即超过 30s，就会 kill 掉进程，然后重新启动restart。

当启动服务进行初始化的时间超过 timeout 值时，就会一直启动，kill, restart。

可根据具体情况，适当增加该值。

参考资料：

tensorflow - GCP ML-engine FailedPreconditionError (code: 2) - Stack Overflow[5]

参考资料

[1]

Linux查看CPU和内存使用情况: https://www.cnblogs.com/mengchunchen/p/9669704.html

[2]

三个目前最火的Python Web开发框架，你值得拥有！: https://yq.aliyun.com/articles/700673

[3]

gunicorn/example_config.py at master · benoitc/gunicorn: https://github.com/benoitc/gunicorn/blob/master/examples/example_config.py

[4]

1]:[Keras + Flask 提供接口服务的坑~~~: https://www.cnblogs.com/svenwu/p/10189557.html

[5]

tensorflow - GCP ML-engine FailedPreconditionError (code: 2) - Stack Overflow: https://stackoverflow.com/questions/55632876/gcp-ml-engine-failedpreconditionerror-code-2

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