如何将 Keras 模型加载到内存中并在需要时使用它？

Question

我正在阅读Keras 博客，教如何使用 Flask 创建一个简单的图像分类器 Restful API。我想知道如何在其他不使用 python 的 web 框架中实现加载模型的相同方法。在下面的代码中，模型在服务器启动之前加载到内存中，并一直运行到服务器处于活动状态：

# if this is the main thread of execution first load the model and

# then start the server

if __name__ == "__main__":

    print(("* Loading Keras model and Flask starting server..."

        "please wait until server has fully started"))

    load_model()

    app.run()

我熟悉Pickle并且我知道如何在其他 Web 框架（例如Node.js 的python-shell）中运行 python 代码。腌制模型构建一次，可以在每次需要时加载。但我希望实现与教程建议的相同的东西，即只加载一次，并多次使用它。创建一个单独的 python 服务器应用程序来为 Node.js 请求提供加载的模型是个好主意吗？