@ptvalx

Как сделать динамическую сегментацию изображений с Tensorflow и Socket.IO?

Зачем мне динамическая сегментация?
Если я просто запущу Python-скрипт - на инициализацию модели нейронной сети уйдет 7 секунд, что неприемлимо.

Надо сделать, чтобы модель этой сети постоянно висела в памяти и при поступлении данных на сегментацию она сразу загружала нужные веса и выдавала результат.

Пытался сделать так: в одном скрипте инициализируется модель и запускается Socket.IO (Flask) сервер. В событии "connect" загружаются веса и происходит сегментация.
Из-за того, что Flask работает асинхронно вылазят непонятные ошибки от нейронки.

Как эту задачу правильно реализовать? Через потоки получится? Смотрел, как делать потоки в питоне, был в небольшом шоке. В сишке или паскале всё проще.
  • Вопрос задан
  • 26 просмотров
Решения вопроса 1
@ptvalx Автор вопроса
Сделаю опрос сущестсвования данных на сегментацию в цикле со слипом и всё.
Ответ написан
Пригласить эксперта
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы