首先记录一个多领域的技术网站
https://www.bbsmax.com/A/MAzArO0oJ9/
二、跟着宇哥学习深度学习模型部署（基于Flask框架）
2. 图像分类任务
2.1 安装工具包：flask， Torch， Torchvision
2.2 初始化 Flask app
2.3 返回结果用的函数
文件内容展示
2.4 加载模型进来
注意：global model 主要是为了让模型在后面方便调用，所以定义为全局类型。
model.eval()：制定模型为测试的格式。
2.5 数据预处理
48~49行，重新矫正图像大小，将图像转成Tensor格式。
52行，对图像image进行标准化{（x-u）/std}和归一化{0-1}操作。
PR：因为图像是RGB三通道的数据，所以，中括号有三个数代表RGB对应的数据。第一个中括号表示标准化，第二个中括号表示归一化操作。从训练集种导出的值，用到现在的测试过程中。给定的数值是在固定数量的图片训练后得出的经验数值（比如在1000张数据中测出来的值）。
第55行，加一个batch_size 维度。因为这里测试的是一张图像，所以给定None值。
第56,57行把image图像数据用cuda（）函数加速一下。前面31,23行是把model用cuda（）加速了一下。
2.6 开启服务
2.6.1 初始化数据的接收状态
后半段代码
main函数
加载模型并开启服务
3. 发送端脚本
3.1 使用URL发送请求
上面案例的视频讲解在 https://www.bilibili.com/video/BV1G54y1B7jp?p=1
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