flask项目中调用keras神经网络模型的一个坑

问题描述

事先训练好一个keras的神经网络model。在某一个网站项目flask中，启动服务的时候会把这个model加载进来，当用户访问某一个页面A的时候，会调用model的预测函数。线上一直没有问题，可是在某一次本地开发调试中，本地环境启动后，访问A页面，在调用model的预测函数时，出现如下的错误：

raise ValueError("Tensor %s is not an element of this graph." % obj)ValueError: Tensor Tensor("dense_3/Sigmoid:0", shape=(?, 59), dtype=float32) is not an element of this graph.

调查过程

不通过服务，单独调用model的预测函数没有任何错误。
只要启动了服务，调用就会报错。

我尝试在service代码的构造函数中自动调用一次模型，然后再在A页面调用模型，就不会报错。

花了1个多小时研究这个问题。最后发现由于本地flask是开启debug模式的，因此服务启动的时候，debug模式又会来一个tensorflow的线程。这样导致服务调用tensorflow的时候，graph产生了错位。关闭flask的debug模式，问题消失。

经验总结

在调用keras的tensorflow的应用程序中，保证tensorflow的模型是单线程加载的。如果多线程加载模型的话，可能需要人为指定不同的Graph，具体还没有研究。