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PyTorch 通過帶有 Flask 的 REST API 在 Python 中部署 PyTorch
原文： https://pytorch.org/tutorials/intermediate/flask_rest_api_tutorial.html
作者： Avinash Sajjanshetty
在本教程中，我們將使用 Flask 部署 PyTorch 模型，并公開用于模型推理的 REST API。 特別是，我們將部署預訓練的 DenseNet 121 模型來檢測圖像。
小費
此處使用的所有代碼均以 MIT 許可發(fā)布，可在 Github 上找到。
這是在生產(chǎn)中部署 PyTorch 模型的系列教程中的第一篇。 到目前為止，以這種方式使用 Flask 是開始為 PyTorch 模型提供服務的最簡單方法，但不適用于具有高性能要求的用例。 為了那個原因：
- 如果您已經(jīng)熟悉 TorchScript，可以直接進入我們的用 C ++加載 TorchScript 模型教程。
- 如果您首先需要在 TorchScript 上進行復習，請查看我們的 TorchScript 入門教程。
API 定義
我們將首先定義 API 端點，請求和響應類型。 我們的 API 端點將位于/predict，該端點通過包含圖片的file參數(shù)接受 HTTP POST 請求。 響應將是包含預測的 JSON 響應：
{"class_id": "n02124075", "class_name": "Egyptian_cat"}依存關系
通過運行以下命令來安裝所需的依賴項：
$ pip install Flask==1.0.3 torchvision-0.3.0簡單的 Web 服務器
以下是一個簡單的網(wǎng)絡服務器，摘自 Flask 的文檔
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello():
return 'Hello World!'將以上代碼段保存在名為app.py的文件中，您現(xiàn)在可以通過輸入以下內(nèi)容來運行 Flask 開發(fā)服務器：
$ FLASK_ENV=development FLASK_APP=app.py flask run當您在網(wǎng)絡瀏覽器中訪問http://localhost:5000/時，將看到Hello World!文字
我們將對上面的代碼段進行一些更改，以使其適合我們的 API 定義。 首先，我們將方法重命名為predict。 我們將端點路徑更新為/predict。 由于圖像文件將通過 HTTP POST 請求發(fā)送，因此我們將對其進行更新，使其也僅接受 POST 請求：
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
return 'Hello World!'我們還將更改響應類型，以使其返回包含 ImageNet 類 ID 和名稱的 JSON 響應。 更新后的app.py文件現(xiàn)在為：
from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
return jsonify({'class_id': 'IMAGE_NET_XXX', 'class_name': 'Cat'})推理
在下一部分中，我們將重點介紹編寫推理代碼。 這將涉及兩部分，第一部分是準備圖像，以便可以將其饋送到 DenseNet；第二部分，我們將編寫代碼以從模型中獲取實際的預測。
準備圖像
DenseNet 模型要求圖像為尺寸為 224 x 224 的 3 通道 RGB 圖像。我們還將使用所需的均值和標準偏差值對圖像張量進行歸一化。 您可以在上閱讀有關它的更多信息。
我們將使用torchvision庫中的transforms并建立一個轉(zhuǎn)換管道，該轉(zhuǎn)換管道可根據(jù)需要轉(zhuǎn)換圖像。 您可以在上閱讀有關變換的更多信息。
import io
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
def transform_image(image_bytes):
my_transforms = transforms.Compose([transforms.Resize(255),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(
[0.485, 0.456, 0.406],
[0.229, 0.224, 0.225])])
image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
return my_transforms(image).unsqueeze(0)上面的方法以字節(jié)為單位獲取圖像數(shù)據(jù)，應用一系列變換并返回張量。 要測試上述方法，請以字節(jié)模式讀取圖像文件(首先將 <cite>../_static/img/sample_file.jpeg</cite> 替換為計算機上文件的實際路徑），然后查看是否獲得張量 背部：
with open("../_static/img/sample_file.jpeg", 'rb') as f:
image_bytes = f.read()
tensor = transform_image(image_bytes=image_bytes)
print(tensor)得出：
tensor([[[[ 0.4508, 0.4166, 0.3994, ..., -1.3473, -1.3302, -1.3473],
[ 0.5364, 0.4851, 0.4508, ..., -1.2959, -1.3130, -1.3302],
[ 0.7077, 0.6392, 0.6049, ..., -1.2959, -1.3302, -1.3644],
...,
[ 1.3755, 1.3927, 1.4098, ..., 1.1700, 1.3584, 1.6667],
[ 1.8893, 1.7694, 1.4440, ..., 1.2899, 1.4783, 1.5468],
[ 1.6324, 1.8379, 1.8379, ..., 1.4783, 1.7352, 1.4612]],
[[ 0.5728, 0.5378, 0.5203, ..., -1.3704, -1.3529, -1.3529],
[ 0.6604, 0.6078, 0.5728, ..., -1.3004, -1.3179, -1.3354],
[ 0.8529, 0.7654, 0.7304, ..., -1.3004, -1.3354, -1.3704],
...,
[ 1.4657, 1.4657, 1.4832, ..., 1.3256, 1.5357, 1.8508],
[ 2.0084, 1.8683, 1.5182, ..., 1.4657, 1.6583, 1.7283],
[ 1.7458, 1.9384, 1.9209, ..., 1.6583, 1.9209, 1.6408]],
[[ 0.7228, 0.6879, 0.6531, ..., -1.6476, -1.6302, -1.6476],
[ 0.8099, 0.7576, 0.7228, ..., -1.6476, -1.6476, -1.6650],
[ 1.0017, 0.9145, 0.8797, ..., -1.6476, -1.6650, -1.6999],
...,
[ 1.6291, 1.6291, 1.6465, ..., 1.6291, 1.8208, 2.1346],
[ 2.1868, 2.0300, 1.6814, ..., 1.7685, 1.9428, 2.0125],
[ 1.9254, 2.0997, 2.0823, ..., 1.9428, 2.2043, 1.9080]]]])預測
現(xiàn)在將使用預訓練的 DenseNet 121 模型來預測圖像類別。 我們將使用torchvision庫中的一個，加載模型并進行推斷。 在此示例中，我們將使用預訓練的模型，但您可以對自己的模型使用相同的方法。
from torchvision import models
## Make sure to pass `pretrained` as `True` to use the pretrained weights:
model = models.densenet121(pretrained=True)
## Since we are using our model only for inference, switch to `eval` mode:
model.eval()
def get_prediction(image_bytes):
tensor = transform_image(image_bytes=image_bytes)
outputs = model.forward(tensor)
_, y_hat = outputs.max(1)
return y_hat張量y_hat將包含預測的類 ID 的索引。 但是，我們需要一個人類可讀的類名。 為此，我們需要一個類 ID 來進行名稱映射。
import json
imagenet_class_index = json.load(open('../_static/imagenet_class_index.json'))
def get_prediction(image_bytes):
tensor = transform_image(image_bytes=image_bytes)
outputs = model.forward(tensor)
_, y_hat = outputs.max(1)
predicted_idx = str(y_hat.item())
return imagenet_class_index[predicted_idx]在使用imagenet_class_index字典之前，首先我們將張量值轉(zhuǎn)換為字符串值，因為imagenet_class_index字典中的鍵是字符串。 我們將測試上述方法：
with open("../_static/img/sample_file.jpeg", 'rb') as f:
image_bytes = f.read()
print(get_prediction(image_bytes=image_bytes))得出:
['n02124075', 'Egyptian_cat']您應該得到如下響應：
['n02124075', 'Egyptian_cat']數(shù)組中的第一項是 ImageNet 類 ID，第二項是人類可讀的名稱。
Note
您是否注意到model變量不屬于get_prediction方法？ 還是為什么模型是全局變量？ 就內(nèi)存和計算而言，加載模型可能是一項昂貴的操作。 如果我們在get_prediction方法中加載模型，則每次調(diào)用該方法時都會不必要地加載該模型。 由于我們正在構建一個 Web 服務器，因此每秒可能有成千上萬的請求，因此我們不應該浪費時間為每個推斷重復加載模型。 因此，我們僅將模型加載到內(nèi)存中一次。 在生產(chǎn)系統(tǒng)中，必須有效利用計算以能夠大規(guī)模處理請求，因此通常應在處理請求之前加載模型。
將模型集成到我們的 API 服務器中
在最后一部分中，我們將模型添加到 Flask API 服務器中。 由于我們的 API 服務器應該獲取圖像文件，因此我們將更新predict方法以從請求中讀取文件：
from flask import request
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
if request.method == 'POST':
# we will get the file from the request
file = request.files['file']
# convert that to bytes
img_bytes = file.read()
class_id, class_name = get_prediction(image_bytes=img_bytes)
return jsonify({'class_id': class_id, 'class_name': class_name})app.py文件現(xiàn)在完成。 以下是完整版本； 將路徑替換為保存文件的路徑，它應運行：
import io
import json
from torchvision import models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from flask import Flask, jsonify, request
app = Flask(__name__)
imagenet_class_index = json.load(open('<PATH/TO/.json/FILE>/imagenet_class_index.json'))
model = models.densenet121(pretrained=True)
model.eval()
def transform_image(image_bytes):
my_transforms = transforms.Compose([transforms.Resize(255),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(
[0.485, 0.456, 0.406],
[0.229, 0.224, 0.225])])
image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
return my_transforms(image).unsqueeze(0)
def get_prediction(image_bytes):
tensor = transform_image(image_bytes=image_bytes)
outputs = model.forward(tensor)
_, y_hat = outputs.max(1)
predicted_idx = str(y_hat.item())
return imagenet_class_index[predicted_idx]
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
if request.method == 'POST':
file = request.files['file']
img_bytes = file.read()
class_id, class_name = get_prediction(image_bytes=img_bytes)
return jsonify({'class_id': class_id, 'class_name': class_name})
if __name__ == '__main__':
app.run()讓我們測試一下我們的網(wǎng)絡服務器！ 跑：
$ FLASK_ENV=development FLASK_APP=app.py flask run我們可以使用請求庫將 POST 請求發(fā)送到我們的應用：
import requests
resp = requests.post("http://localhost:5000/predict",
files={"file": open('<PATH/TO/.jpg/FILE>/cat.jpg','rb')})現(xiàn)在打印 <cite>resp.json(）</cite>將顯示以下內(nèi)容：
{"class_id": "n02124075", "class_name": "Egyptian_cat"}下一步
我們編寫的服務器非?，嵥椋赡軣o法完成生產(chǎn)應用程序所需的一切。 因此，您可以采取一些措施來改善它：
- 端點
/predict假定請求中始終會有一個圖像文件。 并非所有請求都適用。 我們的用戶可能發(fā)送帶有其他參數(shù)的圖像，或者根本不發(fā)送任何圖像。 - 用戶也可以發(fā)送非圖像類型的文件。 由于我們沒有處理錯誤，因此這將破壞我們的服務器。 添加顯式的錯誤處理路徑將引發(fā)異常，這將使我們能夠更好地處理錯誤的輸入
- 即使模型可以識別大量類別的圖像，也可能無法識別所有圖像。 增強實現(xiàn)以處理模型無法識別圖像中的任何情況的情況。
- 我們在開發(fā)模式下運行 Flask 服務器，該服務器不適合在生產(chǎn)中進行部署。 您可以查看本教程的，以在生產(chǎn)環(huán)境中部署 Flask 服務器。
- 您還可以通過創(chuàng)建一個帶有表單的頁面來添加 UI，該表單可以拍攝圖像并顯示預測。 查看類似項目的演示及其源代碼。
- 在本教程中，我們僅展示了如何構建可以一次返回單個圖像預測的服務。 我們可以修改我們的服務，以便能夠一次返回多個圖像的預測。 此外，服務流媒體庫會自動將對服務的請求排隊，并將請求采樣到微型批次中，這些微型批次可輸入模型中。 您可以查看本教程。
- 最后，我們鼓勵您在頁面頂部查看鏈接到的有關部署 PyTorch 模型的其他教程。
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Download Python source code: flask_rest_api_tutorial.py Download Jupyter notebook: flask_rest_api_tutorial.ipynb
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