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FlaskはPython用のマイクロフレームワークであり、Werkzeug・Jinja 2・good intentionsをベースにしています。

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一つのドメイン上に存在するWebページの集合体をWebサイトと呼びます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Flaskで作成したWebアプリで 400 Bad Request と出てしまう

Fex

総合スコア5

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FlaskはPython用のマイクロフレームワークであり、Werkzeug・Jinja 2・good intentionsをベースにしています。

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一つのドメイン上に存在するWebページの集合体をWebサイトと呼びます。

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投稿2021/07/25 10:41

編集2021/07/25 11:17

前提・実現したいこと

pythonとVSCodeを用いて、自分で学習させたモデルを使用したWebアプリを作ろうとしています。
ローカルの環境でWebを動かそうとしたのですが、画像の入力を行うと、chrome上で "400 Bad Request" と表示されてしまいます。エラーメッセージで調べてみても、あまり有力な情報が得られなかったため、こちらで質問させていただきました。

実行したpredict.py

from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for import numpy as np from PIL import Image from datetime import datetime from torchvision import datasets, models, transforms from wtforms import Form, FloatField, SubmitField, validators, ValidationError import joblib import cv2 import torch import torch.nn as nn import tensorflow as tf app = Flask(__name__) @app.route('/', methods = ['GET', 'POST']) def upload_file(): if request.method == 'GET': return render_template('index.html') if request.method == 'POST': # アプロードされたファイルを保存する """ f = request.files['file'] filepath = "./static/" + datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") + ".png" f.save(filepath) """ filepath = "./static/" + datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") + ".png" img_dir = "static/" stream = request.files['img'].stream img_array = np.asarray(bytearray(stream.read()), dtype=np.uint8) img = cv2.imdecode(img_array, 1) #モデルの読み込み model = models.resnet18(pretrained=False).to(torch.device('cpu')) num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 8) #出力クラス8 model.load_state_dict(torch.load('./ResNet.pkl')) #入力データ作成 cv2.imwrite(filepath, img) img = cv2.resize(img , (224, 224)) params = torch.Tensor(img) x = torch.tensor([img]) predict = model(x) return render_template('index.html', filepath = filepath , predict = torch.argmax(predict).numpy() ) #return render_template('result.html', filepath = filepath, irisName=torch.argmax(predict).numpy()) if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0", port=int("5000"),debug=False)

index.html

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>pHAI Protocol Header</title> </head> <body> {% if predict %} <IMG SRC="{{filepath}} " BORDER="1"> predict:{{predict}} <BR> <HR> {% endif %} 画像を選択して下さい<BR> <form action = "./" method = "POST" enctype = "multipart/form-data"> <input type = "file" name = "file" /> <input type = "submit"/> </form> </body> </html>

VSCode上のメッセージ

Use a production WSGI server instead. * Debug mode: off * Running on all addresses. WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. * Running on http://192.168.10.9:5000/ (Press CTRL+C to quit) 192.168.10.9 - - [25/Jul/2021 18:02:52] "GET / HTTP/1.1" 200 - 192.168.10.9 - - [25/Jul/2021 18:03:57] "POST / HTTP/1.1" 400 -

Chromeでのエラーメッセージ

Bad Request
The browser (or proxy) sent a request that this server could not understand.

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ベストアンサー

<input type = "file" name = "file" />
stream = request.files['img'].stream
とあるので
predict.pyの30行目付近のstream = request.files['img'].streamstream = request.files['file'].streamとするか

indes.htmlの15行目付近の<input type = "file" name = "file" /><input type = "file" name = "img" />とすれば400エラーは出なくなると思います。

また、predict.pyの一番下のapp.run(host="0.0.0.0", port=int("5000"),debug=False)の引数
debugをTrueに指定すると詳しいエラーが出ることが多いのでデバッグを行っている場合はTrueにすることをお勧めします。

投稿2021/07/25 12:00

Alma-field

総合スコア108

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