【python】手写数字识别模型api接口调用
程序员文章站
2022-07-14 11:33:20
...
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
接口文档
- 请求地址
http://pytorch-cnn-mnist.herokuapp.com/predict/
- 请求方法
post
- 请求参数
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
- 请求代码
import requests
import base64
import json
# test.jpg就是测试图片
with open('test.jpg', 'rb') as f:
data = base64.b64encode(f.read()).decode()
# 加上头部信息
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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