python - 使用 Gunicorn 部署时 Tensorflow 陷入预测困境

Question

我已经为自己构建了一个 Flask Web 服务器，并使用 Gunicorn 部署它。它与默认的 Flask app.run() 配合得很好，但这并不适合生产，所以到目前为止我已经让我的 Flask 应用程序在 Gunicorn 上运行。

但是，自从将我的 TensorFlow 程序添加到我的网站后，当我去运行预测时，它会永远运行，我将超时设置为 5 分钟左右。我在预测之前使用打印语句进行测试，在预测之后使用打印语句进行测试。第二次打印永远不会出现。

有什么想法吗？

Answer 1

如果您在路线内运行繁重的计算，您最好更改程序设计。

在您的路线上，在其他线程或进程上启 Action 业，并返回进程启动的状态和 ID 以查询其进度。

然后，您可以使用您的 ID 来调用查询，并通过轮询 [或网络套接字] 您的繁重任务，并返回其状态，直到该过程完成，您可以返回结果