使用TensorFlow服务和Flask部署Keras模型！

部署Keras模型通常需要抽象出你的机器学习模型，并将其与易于使用的API端点一起部署或集成。例如，我们可以提供一个URL端点，任何人都可以使用它来发出POST请求，他们会得到模型推断的JSON响应，而不必担心其技术性细节。   在本教程中，我们将创建一个TensorFlow服务器来部署我们在Keras内置的InceptionV3图像分类卷积神经网络（CNN）。 然后，我们将创建一个简单的Flas

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