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tensorflow flask webapi server for sterility analysis incubator images

无菌检测 Tensorflow server

基于 Flask、Tensorflow 和 WSGI 在 Apache 上部署的图像分析 API

程序结构

程序主要分为 Apache24 库， Python 脚本。
Apache24 库从 Apache 官网下载，为适合64位 Windows 7及以上的操作系统的Apache库，用于部署 WSGI 配置中的python Flask server。
Python 脚本部分主要包括模型、Flask API。 模型是基于 Fine-tuned DenseNet的分类模型，输入图像，输出为分类结果（无菌、菌种1、菌种2......）。Flask API 主要包括 predict 等函数，可自行扩展编写。

部署步骤

• 下载(可从清华Anaconda镜像搜索) 并安装Anaconda3-4.0.0-Windows-x86_64.exe 注意选择给全部用户安装。如果系统添加环境变量失败，记得将 %anaconda path% 和 %anaconda path%\Scripts 添加到 PATH 环境变量中

• 安装tf和keras库，在 tf_server 文件夹下打开 powershell 输入 pip install tensorflow==1.4.0 && pip install keras==2.1.0

• 测试运行Flask，在 tf_server 下输入 python tf_server.py 看有没有在 localhost:5000 运行网页

• 测试运行API，在 tf_server下，在另一个 Powershell 输入 python simple_request.py 观察有没有返回预测结果（如果有，才继续，否则调试三个python脚本，一般是文件路径问题）

• 安装 WSGI，将 mod_wsgi-4.5.24+ap24vc14-cp35-cp35m-win_amd64.whl 拷贝入 %anaconda path%\Scripts 中，在这个文件夹打开 powershell 输入 pip install mod_wsgi-4.5.24+ap24vc14-cp35-cp35m-win_amd64.whl，接着输入 mod_wsgi-express module-config，将产生的内容 添加到 Apache24\conf\httpd.conf

• 测试http。启动 Apache24\bin\httpd，访问localhost查看有没有错误，如果有，重新部署Apache

• 修改 wsgi 文件中的 sys.path.insert(0,”%该工程绝对路径%”)

• 配置http config。修改 Apache24\conf\httpd.conf 加入

  <VirtualHost *:5000> ServerName example.com WSGIScriptAlias / %path to wsgi file%\tf_server.wsgi <Directory %path to project%> Require all granted

• 重启 Apache httpd 观察 localhost:5000/ 和 python simple_request.py 的预测情况，注意各部分端口和传递参数的对应

• 部署服务。进入 Apache24\bin 在 Powershell 管理员权限下运行 httpd -k install -n tf_server 安装服务，安装成功会有提示，以后每次开机服务会自动启动

• 用 python simple_request.py 测试 如果有错误，重启服务几次一般能解决

常见问题

• 服务启动的第一次模型运算会耗费约10几秒的时间，可能会导致调用部分的timeout，长时间运行最好第一次用 python 脚本测试。
• 对于win7系统可能需要将文件路径问题改为绝对路径，且安装好服务后首次需要手动启动服务；对于查看localhost:5000时页面一直打不开的情况，需要在 控制面板->程序和功能->打开或关闭windows功能 勾选Internet信息服务 选项。

TODO

• 从图像RGB单通道计算样品浊度。