使用Flask API使用Keras进行推断-尝试使用未初始化的值

Question

我正在尝试使用带有Flask API的AWS（带有CPU）在Keras模型（带有TensorFlow后端）上进行预测，但是我遇到了问题。在我的本地计算机（带有GPU）上使用相同的脚本时，它可以工作，但在AWS（C5大型实例）上，它却不能。

我的脚本是这样的

return View(Mapper.Map<IList<GalleryModel>>(_dbContext.Images));

第一个图像已正确预测，但第二个预测却出现以下错误：

def load_det_model():
    global detection_model, graph_det
    detection_model = models.load_model(path)
    detection_model._make_predict_function()
    graph_det = tf.get_default_graph()

@app.route("/predict", methods=["POST"])
@auth.login_required
def predict():
    if flask.request.method == "POST":
    image = Image.open(io.BytesIO(raw_image))
    with graph_det.as_default():
       preds = detection_model.predict_on_batch(image)
    K.clear_session()   

有什么建议吗？

非常感谢您。