在 AWS ElasticBeanstalk 中安装 keras tensorflow

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【中文标题】在 AWS ElasticBeanstalk 中安装 keras tensorflow【英文标题】:Install keras tensorflow in AWS ElasticBeanstalk 【发布时间】:2020-11-01 20:23:39 【问题描述】:

我使用 CRUD 操作创建了一个简单的 Flask Web 应用程序,并使用以下 requirements.txt 文件部署在 beanstalk 中

Flask==1.1.1
Flask-mysqldb==0.2.0
Jinja2==2.11.1
mysql==0.0.2
mysqlclient==1.4.6
SQLAlchemy==1.3.15
Werkzeug==1.0.0
Flask-Cors==3.0.8
Flask-Mail==0.9.1
Flask-SocketIO==4.3.0 

它工作得很好,然后我写了一个下面的函数

import tensorflow as tf
import keras
from keras.models import load_model
import cv2
import os

def face_shape_model(): 
    classifier = load_model('face_shape_recog_model.h5')
    image = cv2.imread('')
    res = str(classifier.predict_classes(image, 1, verbose=0)[0])
    return "prediction": res

将以下包包含在 request.txt 文件中

keras==2.3.1
tensorflow==1.14.0
opencv-python==4.2.0.32

整个烧瓶应用程序在我的本地环境中运行良好,因此我在部署后压缩并部署到 AWS elasticbeanstalk 中记录了以下错误

Unsuccessful command execution on instance id(s) 'i-0a2a8a4c5b3e56b81'. Aborting the operation.
Your requirements.txt is invalid. Snapshot your logs for details.

如上所述,我检查了我的日志,它显示以下错误

distutils.errors.CompileError: command 'gcc' failed with exit status 1

所以我搜索了上面的错误找到下面的解决方案,我创建了 yml 文件并将其添加到 .ebextension 文件中,如下所示

packages:
  yum:
    gcc-c++: []

但我仍然遇到同样的错误。我该如何解决这个问题或者上面是否有任何错误的步骤

谢谢。

【问题讨论】:

TensorFlow 不需要 GPU 或 CUDA 吗? @Marcin 在我的本地环境设置中,它与上面的 requirments.txt 文件配合得很好 也许可以尝试不同的方法。您可以登录到您的 EB 实例,然后手动设置您的项目。这包括安装依赖项、编译 tensorflow 等。这种方式将能够验证它是否有效,并且问题仅限于自动化部署。 @Marcin 我尝试使用 docker 容器,现在它工作正常,谢谢 【参考方案1】:

最后用 docker 容器解决了,我在 AWS ElasticBeanstalk 中创建了 docker 环境并部署它,现在它工作正常,下面显示了我的配置文件和 Dockerfile

Dockerfile

FROM python:3.6.8

RUN mkdir -p /usr/src/flask_app/
COPY src/requirements.txt /usr/src/flask_app/

WORKDIR /usr/src/flask_app/
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . /usr/src/flask_app

ENTRYPOINT ["python", "src/app.py"]
EXPOSE 5000

Dockerrun.aws.json


  "AWSEBDockerrunVersion": "1",
  "Ports": [
    
      "ContainerPort": "5000",
      "HostPort": "80"
    
  ]

【讨论】:

以上是关于在 AWS ElasticBeanstalk 中安装 keras tensorflow的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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