向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇
人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx
本文记录下如何使用docker部署pytorch文本检测模型到服务器，
。镜像文件也上传到docker hub了，可以一步步运行起来，不过需要先安装好docker。docker的安装可参考官方文档。https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/
docker制作深度学习镜像（以windows环境下为例）
搭建服务端API
为了便于测试，可以先使用Flask搭建一个简易版本文本检测服务器，服务端创建接口部分代码如下：
其中主要的是detection函数，接收的图像为numpy array格式，通道为BGR；输出为检测的文本框，shape为(#boxes, 8)，8代表四个点的横纵坐标，从左上角开始顺时针排序。
PAGE是一个简单的网页，创建表单。可在浏览器中进行验证，也可以通过脚本验证，后面详述。
创建镜像
需要先编写Dockerfile文件：
gaolijun/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-cv-flask-py3.6 是另一个自定义创建的镜像，安装的Python版本为3.6，pytorch版本为1.2，cuda版本为10.0；并且已经安装好了opencv和flask，以及其他一些常用库，比如numpy等等，该镜像做了许多精简，保证了搭建pytorch和flask服务所需的功能，文件并不很大。为了省事儿，直接在这上面搭建几层。
设置docker开放的端口为5000，后面可以在运行的主机上进行映射。
然后将需要的文本拷贝进去，其中detection_api提供上面的detection函数，可以看成黑盒子，输入是图像，输出为该图像上检测得到的所有文本框。
安装额外的依赖包：Shapely和pyclipper，这在 gaolijun/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-cv-flask-py3.6 中没有安装，so...
在容器中运行镜像的时候就运行检测api脚本。
写好了Dockerfile，在DockerFile所在目录运行：
docker build -t detector:v1.0 .
镜像名称为detector，给个标签:v1.0，便于跟踪管理。
拉取镜像
我已经将创建的镜像上传到docker hub了，可以拉取下来：
docker pull laygin/detector
然后查看下全部的镜像：
运行docker
docker run -p 3223:5000 -d --name detector detector:v1.0
-p: 主机端口到docker容器端口的映射。所以，只要愿意，主机上可以运行多个docker容器，指定不同的端口即可。
-d: docker容器在后台运行
--name: docker 容器名称
后面跟上创建的镜像，即在容器detector中运行的镜像detector:v1.0
或许需要 docker container ls 来查看它
或许还需要 docker stop detector 来停止它
或许也需要 docker rm detector 来移除它，。。。。。如果没有停掉而想直接移除或许还不行，那就加上 --force/-f 强制操作吧
验证
文本检测服务已经运行起来了，要怎样才知道有没有运行成功呢？这里通过两种方式来验证一下。
1. 浏览器
提供了简易的web page，直接在浏览器中输入serverIP:3223/detector，其中serverIP为运行docker的服务器IP地址。
点击Browse选择图像，然后点击detect进行检测，得到如下结果：
2. python脚本
通过脚本验证是最常用的方式了，这里写了一个简单的demo脚本
结果如图所示：
原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/159191983
阅读过本文的人还看了以下文章：
TensorFlow 2.0深度学习案例实战
基于40万表格数据集TableBank，用MaskRCNN做表格检测
《基于深度学习的自然语言处理》中/英PDF
Deep Learning 中文版初版-周志华团队
【全套视频课】最全的目标检测算法系列讲解，通俗易懂！
《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码
特征提取与图像处理(第二版).pdf
python就业班学习视频，从入门到实战项目
2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码
《21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码
《深度学习之pytorch》pdf+附书源码
PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》
【下载】豆瓣评分8.1,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》
《Python数据分析与挖掘实战》PDF+完整源码
汽车行业完整知识图谱项目实战视频(全23课)
李沐大神开源《动手学深度学习》，加州伯克利深度学习（2019春）教材
笔记、代码清晰易懂！李航《统计学习方法》最新资源全套！
《神经网络与深度学习》最新2018版中英PDF+源码
将机器学习模型部署为REST API
FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享
重要开源！CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别
yolo3 检测出图像中的不规则汉字
同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？
前海征信大数据算法：风险概率预测
【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目，让你掌握深度学习图像分类
VGG16迁移学习，实现医学图像识别分类工程项目
特征工程(一)
特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块
特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF
特征工程(四): 类别特征
特征工程(五): PCA 降维
特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠
特征工程(七)：图像特征提取和深度学习
如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分？
Machine Learning Yearning 中文翻译稿
蚂蚁金服2018秋招-算法工程师（共四面）通过
全球AI挑战-场景分类的比赛源码(多模型融合)
斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏）
python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站
中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程
不断更新资源
深度学习、机器学习、数据分析、python
搜索公众号添加： datayx
机大数据技术与机器学习工程
搜索公众号添加： datanlp
长按图片，识别二维码
