使用Tensorflow库实现HTML的Python代码？

Question

机器学习初学者在这里。我一直在遵循tenstorflow文本分类教程。我有代码，使用训练有素的keras模型根据用户输入的文本对电影评论进行分类。

我的主要问题是：如何将此代码集成到html中，以便创建一个网站，该网站接收用户文本并使用python代码对其进行分类？

我不熟悉tensorflow。js，并且转换模型不会传输keras数据集。

是否有一些网络框架可以支持tenstorflow库，或者任何相关的库？或者我应该放弃这种努力，把模型转移到tensorflow.js?

Answer 1

是的，你可以使用Flask，但是在这里，正如你提到的，必须有一些用户输入来使用代码进行分类，你的页面也会返回一些输出给用户，使用的方法应该是“GET”和“POST”。请参考下面的代码片段。

from flask import Flask
from flask import request
from flask import render_template, url_for, flash, redirect

app = Flask(__name__)

@app.route('/')

@app.route('/home')
def home():
    return render_template("index.html")

@app.route('/login', methods=['GET','POST'])
def login():
    error = None
    if request.method == 'POST':
        if request.form['user'] !='username' or request.form['password'] != 'password':
            error = 'Invalid Credentials. Please try again.'
        else:
            return redirect(url_for('my_form_post'))
    return render_template("login.html", error=error)

Answer 2

您可以使用Flask来制作一个Web应用程序，该应用程序通过表单POST获取数据，并对张量流进行处理，并在另一个页面中显示结果。

类似的东西

from flask import Flask, render_template, request
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def homepage():
    return render_template('index.html')

@app.route('/classify', methods=['POST'])
def classify():
    text = request.form['name_of_text_input_in_index.html']
    # Call your tensorflow function with the text
    result = classify_with_tensorflow(text)
    return render_template('result.html', result = result)

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

使用Jinja模板上的格式显示结果