系列文章目录 前言 一、Flask是什么？ WSGI 工具箱采用 Werkzeug（路由模块） ，模板引擎则使用 Jinja2 ，Flask框架的核心就是Werkzeug和Jinja2 Flask应该是最灵活的框架之一 Flask扩展包： ● Flask-SQLalchemy：操作数据库； ● Flask-migrate：管理迁移数据库； ● Flask-Mail:邮件； ● Flask-WTF：

from flask import Flask from flask_restful import Resource, Api https://flask-restful.readthedocs.io/en/latest/installation.html from flask import Flask from flask_restful import Resource, Api app =

        Flask在我的认知中应该是Python语言中最轻量级的框架，甚至应该是接触过所有语言中最轻量级的语言。         Flask诞生于2010年，是Armin ronacher（人名）用 Python 语言基于 Werkzeug 工具箱编写的轻量级Web开发框架。Flask 本身相当于一个内核，其他几乎所有的功能都要用到扩展（邮件扩展Flask-Mail，用户认证Flask-L

Python Flask api flask_restful api 目录 Python Flask ............................................................................................................. 1 简介 . ................................

通过带Flask的REST API在Python中部署PyTorch 在本文中，将使用Flask来部署PyTorch模型，并用讲解用于模型推断的 REST API。特别是，将部署一个预训练的DenseNet 121模 型来检测图像。 备注： 可在GitHub上获取本文用到的完整代码 这是在生产中部署PyTorch模型的系列教程中的第一篇。到目前为止，以这种方式使用Flask是开始为PyTorch模

这是在生产中部署 PyTorch 模型的系列教程中的第一篇。以这种方式使用 Flask 是迄今为止开始为PyTorch模型提供服务的最简单方法，但它不适用于具有高性能要求的用例。 API 定义 我们将首先定义我们的 API 端点、请求和响应类型。我们的 API 端点将位于 /predict，它使用包含图像的文件参数接收 HTTP POST 请求。响应将是包含预测的 JSON 响应： {"class