model.h5文件可以在后端使用Keras库的load_model访问吗？

Question

我已经保存了我的模型后，培训，目前正在加载它，以使用它的预测在后端。我已经使用自动部署特性将model.h5文件上传到heroku，并在调用预测方法时使用与其关联的烧瓶应用程序访问该文件。它在本地主机上测试时运行良好，但在部署到heroku并用于heroku时，无法使用load_model运行该行。

下面的行给出了错误(从后端日志中观察到)。

model = load_model('model.h5')

错误信息：

2022-11-06T11:17:57.423658+00:00 app[web.1]: Predict parameter : image_picker5679010659167792600.jpg
2022-11-06T11:17:57.820210+00:00 app[web.1]: Retrieved image from S3
2022-11-06T11:17:57.822053+00:00 app[web.1]: [2022-11-06 11:17:57,821] ERROR in app: Exception on /predict/image_picker5679010659167792600.jpg [GET]
2022-11-06T11:17:57.822053+00:00 app[web.1]: Traceback (most recent call last):
2022-11-06T11:17:57.822054+00:00 app[web.1]: File "/app/.heroku/python/lib/python3.10/site-packages/flask/app.py", line 2525, in wsgi_app
2022-11-06T11:17:57.822054+00:00 app[web.1]: response = self.full_dispatch_request()
2022-11-06T11:17:57.822054+00:00 app[web.1]: File "/app/.heroku/python/lib/python3.10/site-packages/flask/app.py", line 1822, in full_dispatch_request
2022-11-06T11:17:57.822055+00:00 app[web.1]: rv = self.handle_user_exception(e)
2022-11-06T11:17:57.822055+00:00 app[web.1]: File "/app/.heroku/python/lib/python3.10/site-packages/flask/app.py", line 1820, in full_dispatch_request
2022-11-06T11:17:57.822055+00:00 app[web.1]: rv = self.dispatch_request()
2022-11-06T11:17:57.822056+00:00 app[web.1]: File "/app/.heroku/python/lib/python3.10/site-packages/flask/app.py", line 1796, in dispatch_request
2022-11-06T11:17:57.822056+00:00 app[web.1]: return self.ensure_sync(self.view_functions[rule.endpoint])(**view_args)
2022-11-06T11:17:57.822056+00:00 app[web.1]: File "/app/app.py", line 70, in predict
2022-11-06T11:17:57.822056+00:00 app[web.1]: model = load_model('model.h5')

是否有任何方法可以访问后端的.h5文件，或者是否有其他方法可以绕过它？

Answer 1

对于每个有此问题的人，Heroku不支持与Git-LFS相关的大型文件系统(在Heroku中超过300 in )。因此，从您的烧瓶应用程序访问您的.h5文件是没有帮助的，因为.h5文件通常是巨大的。因此，这个应用程序不会在Heroku上工作。