Tensorflow 回归模型 FLASK + DOCKER 部署 至 Ubuntu 虚拟机

准备工作：安装虚拟机，安装ubuntu，安装python3.x、pip和对应版本的tensorflow和其他库文件,安装docker。

注意事项：

1.windows 系统运行的 模型文件不能直接运行到虚拟机上，需在虚拟机上重新运行并生成模型文件

2.虚拟机网络状态改为桥接

Flask 代码如下：

from flask import Flask,request,jsonify
import pickle
import numpy as np

app = Flask(__name__)
#加载在虚拟机上训练好的模型
with open('./Model.pkl','rb') as file:
    model = pickle.load(file)
@app.route('/predict',methods = ['POST'])
def predict():
    data = request.get_json()
    features_list = data.get('features', [])
    # 将特征列表转换为 NumPy 数组，并确保它是二维的（样本数, 特征数）
    features = np.array(features_list)
    # 如果 features 数组是空的或者不是一维或二维的，返回错误响应
    if features.ndim not in [1, 2]:
        return jsonify({'