在 AWS ElasticBeanstalk 中安装 keras tensorflow答案

【问题标题】：Install keras tensorflow in AWS ElasticBeanstalk在 AWS ElasticBeanstalk 中安装 keras tensorflow
【发布时间】：2020-11-01 20:23:39
【问题描述】：

我使用 CRUD 操作创建了一个简单的 Flask Web 应用程序，并使用以下 requirements.txt 文件部署在 beanstalk 中

Flask==1.1.1
Flask-MySQLdb==0.2.0
Jinja2==2.11.1
mysql==0.0.2
mysqlclient==1.4.6
SQLAlchemy==1.3.15
Werkzeug==1.0.0
Flask-Cors==3.0.8
Flask-Mail==0.9.1
Flask-SocketIO==4.3.0

它工作得很好，然后我写了一个下面的函数

import tensorflow as tf
import keras
from keras.models import load_model
import cv2
import os

def face_shape_model(): 
    classifier = load_model('face_shape_recog_model.h5')
    image = cv2.imread('')
    res = str(classifier.predict_classes(image, 1, verbose=0)[0])
    return {"prediction": res}

将以下包包含在 request.txt 文件中

keras==2.3.1
tensorflow==1.14.0
opencv-python==4.2.0.32

整个烧瓶应用程序在我的本地环境中运行良好，因此我在部署后压缩并部署到 AWS elasticbeanstalk 中记录了以下错误

Unsuccessful command execution on instance id(s) 'i-0a2a8a4c5b3e56b81'. Aborting the operation.
Your requirements.txt is invalid. Snapshot your logs for details.

如上所述，我检查了我的日志，它显示以下错误

distutils.errors.CompileError: command 'gcc' failed with exit status 1

所以我搜索了上面的错误找到下面的解决方案，我创建了 yml 文件并将其添加到 .ebextension 文件中，如下所示

packages:
  yum:
    gcc-c++: []

但我仍然遇到同样的错误。我该如何解决这个问题或者上面是否有任何错误的步骤

谢谢。

【问题讨论】：

TensorFlow 不需要 GPU 或 CUDA 吗？
@Marcin 在我的本地环境设置中，它与上面的 requirments.txt 文件配合得很好
也许可以尝试不同的方法。您可以登录到您的 EB 实例，然后手动设置您的项目。这包括安装依赖项、编译 tensorflow 等。这种方式将能够验证它是否有效，并且问题仅限于自动化部署。
@Marcin 我尝试使用 docker 容器，现在它工作正常，谢谢

标签： python tensorflow flask keras amazon-elastic-beanstalk

【解决方案1】：

最后用 docker 容器解决了，我在 AWS ElasticBeanstalk 中创建了 docker 环境并部署它，现在它工作正常，下面显示了我的配置文件和 Dockerfile

Dockerfile

FROM python:3.6.8

RUN mkdir -p /usr/src/flask_app/
COPY src/requirements.txt /usr/src/flask_app/

WORKDIR /usr/src/flask_app/
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . /usr/src/flask_app

ENTRYPOINT ["python", "src/app.py"]
EXPOSE 5000

Dockerrun.aws.json

{
  "AWSEBDockerrunVersion": "1",
  "Ports": [
    {
      "ContainerPort": "5000",
      "HostPort": "80"
    }
  ]
}

【讨论】：