微信小程序的人工智能模型部署（flask）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了微信小程序的人工智能模型部署（flask）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

写在前面：

具体做法：

后端：

前端：

其他：

写在前面：

我使用的微信小程序开发工具是：“微信开发者工具”，当然你用其他的开发工具应该也差别不大；

人工智能模型用的是pytorch；

具体不介绍人工智能模型的保存，主要介绍一下flask的写法；

具体做法：

后端：

首先你要把人工智能模型先保存下来，因为你不可能每次运行这个模型的时候都重新训练一次对吧？关于模型保存，tensorflow和pytorch等都有不同的类似方法，这里就不详细介绍了，主要是介绍一下，保存模型后的，flask的写法。

写flask的时候，先确保你已经配置过环境了（如下，如果报错就是环境问题，在相应的地方pip一下环境就行）：
flask 微信小程序,人工智能,python,flask,后端

同时在同个文件夹下，声明你的人工智能模型：
flask 微信小程序,人工智能,python,flask,后端

具体代码：

import os.path

from flask import Flask, request
from itsdangerous import json

from project_xhy_.Test9_efficientNet import predict


app = Flask(__name__)# 声明app




@app.route('/ppp', methods=['GET', 'POST'])
#’/ppp‘要与下面的定义方法的名字一样，指的就是路径，可以有多个
#methods需要自己去阅读一下相关文档，看一下你的需求是什么，我这里只用到了POST
def ppp():
    if request.method == 'POST':#当请求方法为POST的时候，执行如下操作
        graphl = request.form.get("attl")#获取前端所提供的图片
        infol = predict.get_predict(graphl)#对图片进行模型预测

    return json.dumps(infol, ensure_ascii=False)#将模型预测的结果返回给前端


if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0',port=9800)
    #host=0.0.0.0，是指这个模型在本地网络运行，port=9800，就是端口号为9800
    #如果是跑在服务器上的话，把host这个改一下就行
    #最好自己看一下自己电脑哪个端口可以用，免得出错；

前端：

在地址处需要填写相应的地址，需要与flask运行时报出的地址一致（如下，划红线的就是需要填写的地址），另外，你运行前端代码的时候，确保你的flask代码一直在运行，不要关闭：
flask 微信小程序,人工智能,python,flask,后端

if_sick(){ 
    var that = this
    wx.request({
      url:'http://地址/ppp',//输入请求的ip地址
      method:'POST',//请求的方法
      header: {'content-type': "application/x-www-form-urlencoded",},
      data:{
        attl:'C:/Users/asus/Desktop/img/l.jpg'//传递的内容
      },
      success: function(res){//当请求成功后的操作
        console.log(res.data)
        that.setData({
          lr:res.data//将返回结果赋值给本地的lr
        })
        console.log("11",that.data.lr)//在控制台输出结果，检验是否正确
      }
    })

//跟上面一样，重复请求，只是传入的东西不一样，软件功能要求
    wx.request({
      url:'http://地址/ppp',
      method:'POST',
      header: {'content-type': "application/x-www-form-urlencoded",},
      data:{
        attl:'C:/Users/asus/Desktop/img/r.jpg'
      },
      success: function(res){
        console.log(res.data)
        that.setData({
          rr:res.data
        })
        console.log("22",that.data.rr)
      }
    })

//点击按钮后将返回的数据传递到下一页面，因为ai识别是需要时间的，所以加点延迟，避免传递空值
    wx.showToast({
      title: '识别中',
      icon: 'none',
      duration: 5000, //弹出提示框时长
      mask: true,
      success(data) {
        setTimeout(function () {
          //要延时执行的代码
          wx.navigateTo({
            url: "../../pages/issueReport/issueReport?lefteye="+that.data.eye_left+"&righteye="+that.data.eye_right+"&name="+that.data.patientname+"&id="+that.data.patientid+"&rr="+that.data.rr+"&lr="+that.data.lr+"",
          })
        }, 5000) //延迟时间
      }
    })