Question

我想使用Flask部署模型RandomForestClassifier。我在git hub-https://github.com/a-djebali/flask-machine-learning-resful

中获得了参考

但是当我向服务发送请求时，它将无法工作，而是给出了错误消息，

下面的Request.py代码

导入请求导入json 将numpy导入为np

url = "http://127.0.0.1:9000/predict_api"
data = json.dumps({'sl':5.84,'sw':3.0,'pl':3.75,'pw':1.1})
r = requests.post(url,data)
print(r.json())

用于发布app.py 下面的代码

import numpy as np
from flask import Flask, abort, jsonify, request
import pickle as pickle 

random_forest_model = pickle.load(open("rfc.pkl","rb"))

app = Flask(__name__)

@app.route('/predict_api', methods=['POST'])
def predict():
     # Error checking
     data = request.get_json(force=True)

     # Convert JSON to numpy array
     predict_request = [data['sl'],data['sw'],data['pl'],data['pw']]
     predict_request = np.array(predict_request)

     # Predict using the random forest model
     y = random_forest_model.predict(predict_request)

     # Return prediction
     output = [y[0]]
     return jsonify(results=output)

if __name__ == '__main__':
     app.run(port = 9000, debug = True)

错误消息

raw_decode中的文件“ C：\ Anaconda \ lib \ json \ decoder.py”，第357行       从None提高JSONDecodeError（“期望值”，s，err.value）

JSONDecodeError：期望值

是否有人尝试使用Flask Web服务，请帮助我

是否有任何代码可用于使用Flask部署模型RandomForestClassifier

0 个答案: