摘要
本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的独立简单服务器部署。本文主要实现用flask搭建tensorflow模型推理服务器。实现了tensorflow模型在服务器端计算方案，并提供相关示例源代码。相关源码见链接
引言
本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的独立简单服务器部署。本文主要实现用flask搭建tensorflow模型推理服务器。实现了tensorflow模型在服务器端计算的简单方案，该方案适用于BS和CS架构，易于部署和维护。从模型文件中获取输入输出op名请参考博客tensorflow模型部署系列————单机python部署
主题
前面的博文tensorflow模型部署系列————嵌入式(c/c++ android)部署就如何将tensorflow在本地部署做出了讲解，覆盖了边缘计算应用的大部分场景，在实际应用时还有一种常用的应用场景：将数据传给服务器，由服务器来进行推理。该方案易于部署和维护适用于前期开发和测试。本文分别对tensorflow模型在服务器上的部署进行解说。
flask介绍
Flask是一个使用 Python编写的轻量级 Web 应用框架。可以用来搭建后台服务器、网页等。可以通过 pip install flask安装，用flask搭建web应用只需以下几行代码即可
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello World!'
if __name__ == '__main__':
app.run()
其中 app = Flask(__name__)创建一个flask实例；使用 @app.route('/') 装饰器告诉 Flask 访问根目录时会触发函数hello_world
模型封装类
模型封装类直接使用tensorflow模型部署系列————单机python部署已经写好的模型代码文件。如果需要查看自己模型的op名称，请参考博客tensorflow模型部署系列————单机python部署
模型封装类主要包括两个方法：初始化和推理。
初始化只用于处理与sess.run无关的所有操作，以减少推理时的操作，保证模型推理高效运行。初始化主要进行的操作包括：模型文件加载、获取计算图和计算session、根据输入输出tensor名称获取输入输出tensor
推理仅仅执行sesson.run操作
服务端接口调用
服务端在一开始加载时就把模型类实例化，然后添加inference接口和路由。inference接口接收一个待预测文件，经过推理后将结果放入到‘result’里，并以json格式返回。
这种独立简单服务器部署方式存在一个问题是：模型只实例化了一个对象，在并发访问在情况下存在临界区的问题，可以简单的通过加锁来避免并发，或者自己写一个模型资源池来优化，提高并发访问的吞吐量