| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ||||||
| 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
| 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
- API
- flask
- 파이썬
- token filter test
- aggs
- Kafka
- Python
- zip 파일 암호화
- Java
- 900gle
- Mac
- MySQL
- TensorFlow
- analyzer test
- License
- high level client
- Test
- query
- matplotlib
- sort
- 차트
- plugin
- licence delete curl
- springboot
- ELASTIC
- aggregation
- license delete
- Elasticsearch
- zip 암호화
- docker
- Today
- Total
목록flask (2)
개발잡부
[tensorflow 2] Text embedding API를 만들어 보자 2
flask_restx 로도 만들수 있네.. 하지만.. 있는걸 수정 후딱 POST 만 만들어 보자 뭐지 2000 ms 나오길래 망했다고 생각했는데 다시 해보니 40 ms 대로 나옴 일단 만들면 .. app.py # import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import tensorflow_text import kss, numpy import json from flask import Flask, request from flask_restful import reqparse, abort, Api, Resource app = Flask(__name__) api = Api(app) def getTextVectors(input): vectors = module(in..
나중에 다시 만들어야지.. import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import numpy as np import json from flask import Flask from flask_restful import reqparse, abort, Api, Resource app = Flask(__name__) api = Api(app) filePath = "/Users/doo/project/opencv/web/src/main/resources/static/images/" tempPath = "/Users/doo/project/opencv/common/temp/" def load_img(path): img = tf.io.read_file(path) img ..