Как я могу вернуть массив NumPy с помощью FastAPI? ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть модель глубокого обучения TensorFlow Keras в виде файла h5.
Как загрузить изображение и вернуть массив NumPy в FastAPI?

Код: Выделить всё

import numpy as np
import cv2
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model
import tensorflow as tf

model=load_model("complete_model.h5")
app = FastAPI()

def prepare(image):
IMG_SIZE = 224
new_array = cv2.resize(image, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
return new_array.reshape(-1, IMG_SIZE,IMG_SIZE,3)

@app.post("/")
async def root(file: UploadFile = File(...)):
global model
content = await file.read()
nparr = np.fromstring(content, np.uint8)
img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR).astype(np.float32)
prediction = model.predict(prepare(img))
return prediction

При загрузке изображения с помощью пользовательского интерфейса Swagger я получаю следующую ошибку:

Код: Выделить всё

line 137, in jsonable_encoder
data = dict(obj)
TypeError: 'numpy.float32' object is not iterable

Рабочий код без FastAPI:

Код: Выделить всё

import numpy as np
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model
import tensorflow as tf
import cv2

model=load_model("complete_model.h5")

def prepare(image):
IMG_SIZE = 224
new_array = cv2.resize(image, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
return new_array.reshape(-1, IMG_SIZE,IMG_SIZE,3)

img = cv2.imread("./test.jpeg").astype(np.float32)
prediction = model.predict(prepare(img))
print(prediction)

Результат в терминале:

Код: Выделить всё

[[0.25442022 0.74557984]]

Как получить тот же результат при использовании FastAPI?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/711 ... ng-fastapi