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  • 【python】手写数字识别模型api接口调用

    写在前面

    我用pytorch搭建了一个cnn模型,训练mnist数据集,然后将训练后的模型部署到了线上,并提供一个可供调用的api接口。

    成果演示

    http://pytorch-cnn-mnist.herokuapp.com/

    在这里插入图片描述

    接口文档

    请求地址

    http://pytorch-cnn-mnist.herokuapp.com/predict/

    请求方法

    post

    必要参数

    字段类型描述
    data字符串图片的base64编码(包含头部信息)

    成功响应

    字段类型描述
    prediction整型手写数字的预测结果
    confidence字符串预测结果正确的概率

    请求示例

    测试图片

    在这里插入图片描述

    请求代码

    import requests, base64, json
    
    with open('test.jpg', 'rb') as f:
        data = base64.b64encode(f.read()).decode()
    data = 'data:image/jpeg;base64,'+data
    url = 'http://pytorch-cnn-mnist.herokuapp.com/predict/'
    res = requests.post(url, data=data).json()
    
    print(json.dumps(res, indent=4))
    

    响应结果

    {
    	"prediction": 2,
        "confidence": "98.30%"
    }
    

    温馨提示

    接口仅供调用测试,有次数限制,非法滥用会封IP,请勿用于实际生产环境。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ghgxj/p/14219100.html
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