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【Flask+Keras】サーバーで複数モデルを高速で推論させる方法 - Qiita
from flask import Flask import time import numpy as np import tensorflow as tf from keras.models ... from flask import Flask import time import numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import load_model from keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img app = Flask(__name__) model_path1 = "mnist.h5" model1 = load_model(model_path1) label1 = ["l0", "l1", "l2", "l3", "l4", "l5", "l6", "l7", "l8", "l9"] model1._make_predict_function()#＜めっちゃ重要＞predictの高速化 graph1 = tf.get_defaul
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