解決Keras多線程機制和flask多線程衝突的方法

在使用flask部署Keras，tensorflow等框架時候，經常出現

 FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value batchnormalization_

或者Tensor Tensor("crf_1/cond/Merge:0", shape=(?, ?, 260), dtype=float32) is not an element of this graph.

使用keras.backend.clear_session()可能會導致前後兩處預測結果不一樣，因爲圖發生了變化。以下是解決方案。

graph = tf.get_default_graph()
sess = tf.Session(graph=graph)


def modelpredict(content):
    #keras.backend.clear_session()
    global graph
    global sess
    with sess.as_default():
        with graph.as_default():
            keras.model.predict()