AttributeError: невозможно получить атрибут TextPreprocessor при развертывании приложения Flask при рендеринге. ⇐ Python

[Anonymous]

Проблема в том, что у меня есть приложение flask, которое предсказывает спам или нежелательный текст, принимая входные данные от пользователя.
У меня есть две модели joblib с конвейерами для предварительной обработки и прогнозирования текста (с тензорным потоком) >
Это мое приложение.py

Код: Выделить всё

from flask import Flask, render_template,request, jsonify
import joblib
import os
import pickle
from pipe_classes import TextPreprocessor, KerasClassifier

app = Flask(__name__)

@app.route("/") # Site end
def hello():

return render_template("index.html")

@app.route("/predict", methods=['POST', 'GET'])
def predict():

data = request.get_json()
text = data.get('inputText')

if text != None:
print(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'Models', 'Preprocessing.joblib'))

with open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'Models', 'Preprocessing.joblib'), 'rb') as f:
preprocess = pickle.load(f)

# preprocess = joblib.load(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'Models', 'Preprocessing.joblib'))
# model = joblib.load(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'Models', 'spam-ham-pipe.joblib'))

with open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'Models', 'spam-ham-pipe.joblib'), 'rb') as f:
model = pickle.load(f)

ans = model.predict(preprocess.transform([text]))

ans = ans[0]

else:
ans=""

# return render_template("index.html", answer=ans)
return jsonify({'answer': ans})

if __name__ == "__main__":

from pipe_classes import TextPreprocessor, KerasClassifier
app.run(debug=True)

И это классы, необходимые конвейеру для загрузки Pipe_classes.py

Код: Выделить всё

from sklearn.base import TransformerMixin, BaseEstimator, ClassifierMixin
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import numpy as np

class TextPreprocessor(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self, max_vocab_size=20000, max_len=None):
self.max_vocab_size = max_vocab_size
self.max_len = None
self.tokenizer = Tokenizer(num_words=self.max_vocab_size)

def fit(self, X, y=None):
print("Text: ", X)
self.tokenizer.fit_on_texts(X)
self.word_index = self.tokenizer.word_index
self.max_len = len(self.word_index)
self.vocab_size = len(self.word_index)
if self.max_len is None:
self.max_len = max(len(seq) for seq in self.tokenizer.texts_to_sequences(X))
return self

def transform(self, X, y=None):
print("Inside tranform function")
seqs = self.tokenizer.texts_to_sequences(X)
X_padded = pad_sequences(seqs, maxlen=self.max_len)
print("X_padded: ", X_padded)
return X_padded

class KerasClassifier(BaseEstimator, ClassifierMixin):
def __init__(self, model):
self.model = model

def fit(self, X, y):
print("Inside Keras Clasifier fit")
# Next time I will do training of model here
return self

def label(self, predictions):
# ans = ["Spam" if pred_i[0]==1 else "Ham"  for pred_i in predictions]
ans = []
print("Inside label")
for pred_i in predictions:
print(pred_i)
if pred_i == 1:
ans.append("Spam")
else:
ans.append("Ham")

return ans

def predict(self, X):
print(X)
predictions = self.model.predict(X)
pred = (predictions >= 0.5).astype(int)
print("Predictions: ", predictions)
return self.label(pred)

Проблема:
Когда я запускаю app.py, в локальной системе он выдает правильный результат , но как только я развернул весь сайт в Render,

• Он был успешно создан и развернут
• И сервис был активен
• Сайт успешно открылся

Но когда я ввожу текст, появляется такая ошибка:

AttributeError: невозможно получить атрибут «TextPreprocessor» в

Похоже, он не может найти класс TextPreprocessor, когда я использовал эти классы в app.py, возникла та же проблема ..
Я застрял в этом вопросе

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... -flask-app