Flask部署猫鱼分类模型调用/predict接口出现404错误求助

问题描述 #

我编写了一个用于练习Flask部署的猫鱼分类深度学习模型，按步骤启动Flask应用后，在浏览器调用/predict接口时返回「请求的URL未找到」错误，无法正常使用。

相关代码 #

from io import BytesIO
import requests
import torch
from flask import Flask, jsonify, request
from PIL import Image
from torchvision import transforms
from catfish_model import  catfish_classes, catfish_model

def load_model():
    m = catfish_model
    m.eval()
    return m

load_model()

img_transforms = transforms.Compose([
        transforms.Resize((224, 224)), 
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                             std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])

def create_app():
    app = Flask(__name__)

    @app.route("/")
    def status():
        return jsonify({"status": "ok"})


    @app.route("/predict", methods=['GET', 'POST'])
    def predict():
        if request.method == 'POST':
            img_url = request.form.image_url
        else:
            img_url = request.args.get('image_url', '')

        response = requests.get(img_url)
        img = Image.open(BytesIO(response.content))
        img_tensor = img_transforms(img).unsqueeze(0)
        prediction =  model(img_tensor)
        predicted_class = CatfishClasses[torch.argmax(prediction)]
        return jsonify({"image": img_url, "prediction": predicted_class})



    return app

def main():
    app = create_app()
    app.run(debug=True)


if __name__ == "__main__":
    main()

启动命令 #

set FLASK_APP=catfish_server.py
flask run --port=8080

调用方式（错误示例） #

127.0.0.1:8080/predict image_url=https://www.augsburger-allgemeine.de/img/bilder/crop55113376/4006562429-cv16_9-w1880/Bailey-aus-Gundelfingen.jpg

错误信息 #

请求的URL未找到。如果您手动输入了URL，请检查拼写并重试。

错误原因及修复方案 #

1. GET请求参数格式错误 #

当前调用方式不符合HTTP GET请求规范，参数需要以?开头，正确格式应为：

127.0.0.1:8080/predict?image_url=https://www.augsburger-allgemeine.de/img/bilder/crop55113376/4006562429-cv16_9-w1880/Bailey-aus-Gundelfingen.jpg

2. 模型变量未正确赋值 #

load_model()函数调用后未将返回的模型实例赋值给model变量，导致predict函数中model(img_tensor)会触发未定义错误。修改代码：

# 原代码
load_model()

# 修改为
model = load_model()

3. 类名大小写不匹配 #

导入的类列表是catfish_classes，但代码中误写为CatfishClasses，会触发NameError。修正为：

predicted_class = catfish_classes[torch.argmax(prediction)]

4. POST参数获取方式存在崩溃风险 #

request.form.image_url在参数不存在时会抛出KeyError，改用get方法避免崩溃：

if request.method == 'POST':
    img_url = request.form.get('image_url', '')

5. 未捕获图片处理异常 #

若图片URL无效、无法下载或不是合法图片，代码会直接崩溃，添加异常捕获提升鲁棒性：

try:
    response = requests.get(img_url)
    response.raise_for_status()  # 检查HTTP请求是否成功
    img = Image.open(BytesIO(response.content))
except Exception as e:
    return jsonify({"error": str(e)}), 400

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user16617311