[Question] 和flask一起使用的时候报错 about kashgari HOT 8 CLOSED

模型加载后先调用一次 predict 方法，然后在调用 app.run 启动 flask 即可。

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@BinNong 请问问题解决了么？

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@BinNong 请问问题解决了么？

现在是可以predict，但是通过http接口调用重新训练的时候还是出问题

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没太明白，你的需求是通过请求控制什么时候开始训练？ 可以提供 demo 代码和具体的错误么？

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没太明白，你的需求是通过请求控制什么时候开始训练？ 可以提供 demo 代码和具体的错误么？

    bert_embedding = BERTEmbedding('bert-base-chinese', sequence_length=512)
    classifier = CNNLSTMModel(bert_embedding)
    classifier.fit(texts, labels, epochs=2)

报错的地方是Fetch argument <tf.Variable 'Embedding-Token/embeddings:0' shape=(21128, 768) dtype=float32_ref> cannot be interpreted as a Tensor. (Tensor Tensor("Embedding-Token/embeddings:0", shape=(21128, 768), dtype=float32_ref) is not an element of this graph.)

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麻烦贴一下 flask 的代码

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麻烦贴一下 flask 的代码
在flask里面设置路由
@app.route('/manage/model/rebuild')
def model_rebuild():
...
build() （这里会起一个新的线程，执行代码是上面那一段classifier）
....
app启动后，第一次调用rebuild是可以训练的，但是第二次调用的时候就错出了，是不是session的问题呢

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可能是，没有做过类似的需求，如果可以提供个小 demo，然后我们一起解决看看。

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