使用Flask通过REST API部署预训练的PyTorch模型并实现Java Web程序调用
一、准备工作
在Python环境中，我们首先需要安装必要的库Flask和torchvision，用于部署预训练的PyTorch模型：
二、模型加载与部署
- 加载自定义预训练模型
假设您有一个自定义训练好的PyTorch模型，保存在文件中。首先加载模型并将其置于评估模式：
- 准备类别ID到名称的映射
假设您有一个单独的映射文件，用来存储模型预测结果的类别ID与对应名称之间的关系：
- JSON格式的映射文件加载示例：
- CSV格式的映射文件加载示例：
在这两个示例中，load_class_mapping 函数都接收一个映射文件路径作为参数，并返回一个字典，其中键是类别ID，值是类别名称。需要根据实际情况调整这些函数以适应您的映射文件结构。例如，如果CSV文件具有不同的列顺序或命名，或者JSON文件的键值对结构不同，则需要相应地调整代码。
- 定义图像预处理与预测函数
- 在Flask中实现API端点
Python部分代码汇总
以下是上述Python部分的关键代码片段的汇总，它们涵盖了从加载预训练模型、部署REST API到加载类别映射表：
三、Java Web程序调用API
在Java Web应用中，使用或其他HTTP客户端库（如Apache HttpClient）发起POST请求，将图像文件发送至Flask API并获取预测结果：
通过以上步骤部署了一个自定义预训练的PyTorch模型，并且能够通过Java Web程序调用此模型提供的REST API来获取预测结果。请注意根据不同模型的输入要求调整预处理函数，并确保Java Web应用中的请求发送与接收与Flask API规范保持一致。
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