内容简介：

对于数据科学项目来说，我们一直都很关注模型的训练和表现，但是在实际工作中如何启动和运行我们的模型是模型上线的最后一步也是最重要的工作。
今天我将通过一个简单的案例：部署一个PyTorch图像分类模型，介绍这个最重要的步骤。

我们这里使用PyTorch和Flask。可以使用pip install torch和pip install flask安装这些包。

web应用
为Flask创建一个文件app.py和一个路由：
fromflaskimportFlask
importtorch

app=Flask(__name__)

@app.route('/')
def...

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? 使用Flask快速部署PyTorch模型