怎么加载模型文件到服务器

Ⅰ cs1.6 如何把模型放在服务器上

如果在互联网上玩的服务器的话 别人进去那个服务器 就会下载那个服务器里的东西包括人物 如果你是在局域网上玩 你进去别人的服务器或者别人进你的服务器 是不会下载的 他们是按自己的版本的 除非你有服务器在互联网上 就可以

Ⅱ 我的世界怎么把MOD装到服务器里面

下个开服器，开服器文件夹里有个mods文件夹，把你要用的mod直接复制到mods文件夹里面就好了，然后开服，如果正常开服的话就是成功安装mod了

Ⅲ 如何在后台部署深度学习模型

搭建深度学习后台服务器

我们的Keras深度学习REST API将能够批量处理图像，扩展到多台机器(包括多台web服务器和Redis实例)，并在负载均衡器之后进行循环调度。

为此，我们将使用:

• KerasRedis(内存数据结构存储)

• Flask (python的微web框架)

• 消息队列和消息代理编程范例

本篇文章的整体思路如下：

我们将首先简要讨论Redis数据存储，以及如何使用它促进消息队列和消息代理。然后，我们将通过安装所需的Python包来配置Python开发环境，以构建我们的Keras深度学习REST API。一旦配置了开发环境，就可以使用Flask web框架实现实际的Keras深度学习REST API。在实现之后，我们将启动Redis和Flask服务器，然后使用cURL和Python向我们的深度学习API端点提交推理请求。最后，我们将以对构建自己的深度学习REST API时应该牢记的注意事项的简短讨论结束。

第一部分：简要介绍Redis如何作为REST API消息代理/消息队列



测试和原文的命令一致。




第三部分：配置Python开发环境以构建Keras REST API

文章中说需要创建新的虚拟环境来防止影响系统级别的python项目（但是我没有创建），但是还是需要安装rest api所需要依赖的包。以下为所需要的包。





第四部分：实现可扩展的Keras REST API

首先是Keras Redis Flask REST API数据流程图

让我们开始构建我们的服务器脚本。为了方便起见，我在一个文件中实现了服务器，但是它可以按照您认为合适的方式模块化。为了获得最好的结果和避免复制/粘贴错误，我建议您使用本文的“下载”部分来获取相关的脚本和图像。

为了简单起见，我们将在ImageNet数据集上使用ResNet预训练。我将指出在哪里可以用你自己的模型交换ResNet。flask模块包含flask库(用于构建web API)。redis模块将使我们能够与redis数据存储接口。从这里开始，让我们初始化将在run_keras_server.py中使用的常量.




我们将向服务器传递float32图像，尺寸为224 x 224，包含3个通道。我们的服务器可以处理一个BATCH_SIZE = 32。如果您的生产系统上有GPU(s)，那么您需要调优BATCH_SIZE以获得最佳性能。我发现将SERVER_SLEEP和CLIENT_SLEEP设置为0.25秒(服务器和客户端在再次轮询Redis之前分别暂停的时间)在大多数系统上都可以很好地工作。如果您正在构建一个生产系统，那么一定要调整这些常量。

让我们启动我们的Flask app和Redis服务器:





在这里你可以看到启动Flask是多么容易。在运行这个服务器脚本之前，我假设Redis服务器正在运行(之前的redis-server)。我们的Python脚本连接到本地主机6379端口(Redis的默认主机和端口值)上的Redis存储。不要忘记将全局Keras模型初始化为None。接下来我们来处理图像的序列化:





Redis将充当服务器上的临时数据存储。图像将通过诸如cURL、Python脚本甚至是移动应用程序等各种方法进入服务器，而且，图像只能每隔一段时间(几个小时或几天)或者以很高的速率(每秒几次)进入服务器。我们需要把图像放在某个地方，因为它们在被处理前排队。我们的Redis存储将作为临时存储。

为了将图像存储在Redis中，需要对它们进行序列化。由于图像只是数字数组，我们可以使用base64编码来序列化图像。使用base64编码还有一个额外的好处，即允许我们使用JSON存储图像的附加属性。

base64_encode_image函数处理序列化。类似地，在通过模型传递图像之前，我们需要反序列化图像。这由base64_decode_image函数处理。

预处理图片





我已经定义了一个prepare_image函数，它使用Keras中的ResNet50实现对输入图像进行预处理，以便进行分类。在使用您自己的模型时，我建议修改此函数，以执行所需的预处理、缩放或规范化。

从那里我们将定义我们的分类方法





classify_process函数将在它自己的线程中启动，我们将在下面的__main__中看到这一点。该函数将从Redis服务器轮询图像批次，对图像进行分类，并将结果返回给客户端。

在model = ResNet50(weights="imagenet")这一行中，我将这个操作与终端打印消息连接起来——根据Keras模型的大小，加载是即时的，或者需要几秒钟。

加载模型只在启动这个线程时发生一次——如果每次我们想要处理一个映像时都必须加载模型，那么速度会非常慢，而且由于内存耗尽可能导致服务器崩溃。

加载模型后，这个线程将不断轮询新的图像，然后将它们分类（注意这部分代码应该时尚一部分的继续）





在这里，我们首先使用Redis数据库的lrange函数从队列(第79行)中获取最多的BATCH_SIZE图像。

从那里我们初始化imageIDs和批处理(第80和81行)，并开始在第84行开始循环队列。

在循环中，我们首先解码对象并将其反序列化为一个NumPy数组image(第86-88行)。

接下来，在第90-96行中，我们将向批处理添加图像(或者如果批处理当前为None，我们将该批处理设置为当前图像)。

我们还将图像的id附加到imageIDs(第99行)。

让我们完成循环和函数

在这个代码块中，我们检查批处理中是否有图像(第102行)。如果我们有一批图像，我们通过模型(第105行)对整个批进行预测。从那里，我们循环一个图像和相应的预测结果(110-122行)。这些行向输出列表追加标签和概率，然后使用imageID将输出存储在Redis数据库中(第116-122行)。

我们使用第125行上的ltrim从队列中删除了刚刚分类的图像集。最后，我们将睡眠设置为SERVER_SLEEP时间并等待下一批图像进行分类。下面我们来处理/predict我们的REST API端点





稍后您将看到，当我们发布到REST API时，我们将使用/predict端点。当然，我们的服务器可能有多个端点。我们使用@app。路由修饰符以第130行所示的格式在函数上方定义端点，以便Flask知道调用什么函数。我们可以很容易地得到另一个使用AlexNet而不是ResNet的端点，我们可以用类似的方式定义具有关联函数的端点。你懂的，但就我们今天的目的而言，我们只有一个端点叫做/predict。

我们在第131行定义的predict方法将处理对服务器的POST请求。这个函数的目标是构建JSON数据，并将其发送回客户机。如果POST数据包含图像(第137和138行)，我们将图像转换为PIL/Pillow格式，并对其进行预处理(第141-143行)。

在开发这个脚本时，我花了大量时间调试我的序列化和反序列化函数，结果发现我需要第147行将数组转换为C-contiguous排序(您可以在这里了解更多)。老实说，这是一个相当大的麻烦事，但我希望它能帮助你站起来，快速跑。

如果您想知道在第99行中提到的id，那么实际上是使用uuid(通用唯一标识符)在第151行生成的。我们使用UUID来防止hash/key冲突。

接下来，我们将图像的id和base64编码附加到d字典中。使用rpush(第153行)将这个JSON数据推送到Redis db非常简单。

让我们轮询服务器以返回预测

我们将持续循环，直到模型服务器返回输出预测。我们开始一个无限循环，试图得到157-159条预测线。从这里，如果输出包含预测，我们将对结果进行反序列化，并将结果添加到将返回给客户机的数据中。我们还从db中删除了结果(因为我们已经从数据库中提取了结果，不再需要将它们存储在数据库中)，并跳出了循环(第163-172行)。

否则，我们没有任何预测，我们需要睡觉，继续投票(第176行)。如果我们到达第179行，我们已经成功地得到了我们的预测。在本例中，我们向客户机数据添加True的成功值(第179行)。注意:对于这个示例脚本，我没有在上面的循环中添加超时逻辑，这在理想情况下会为数据添加一个False的成功值。我将由您来处理和实现。最后我们称烧瓶。jsonify对数据，并将其返回给客户端(第182行)。这就完成了我们的预测函数。

为了演示我们的Keras REST API，我们需要一个__main__函数来实际启动服务器

第186-196行定义了__main__函数，它将启动classify_process线程(第190-192行)并运行Flask应用程序(第196行)。

第五部分：启动可伸缩的Keras REST API

要测试我们的Keras深度学习REST API，请确保使用本文的“下载”部分下载源代码示例图像。从这里，让我们启动Redis服务器，如果它还没有运行:

• redis-server



然后，在另一个终端中，让我们启动REST API Flask服务器:

• python run_keras_server.py



另外，我建议在向服务器提交请求之前，等待您的模型完全加载到内存中。现在我们可以继续使用cURL和Python测试服务器。

第七部分：使用cURL访问Keras REST API

使用cURL来测试我们的Keras REST API服务器。这是我的家庭小猎犬Jemma。根据我们的ResNet模型，她被归类为一只拥有94.6%自信的小猎犬。

• curl -X POST -F [email protected] 'http://localhost:5000/predict'



你会在你的终端收到JSON格式的预测:

• {"predictions": [{"label": "beagle","probability": 0.9461546540260315},{"label": "bluetick","probability": 0.031958919018507004},{"label": "redbone","probability": 0.006617196369916201},{"label": "Walker_hound","probability": 0.0033879687543958426},{"label": "Greater_Swiss_Mountain_dog","probability": 0.0025766862090677023}],"success": true}



第六部分：使用Python向Keras REST API提交请求

如您所见，使用cURL验证非常简单。现在，让我们构建一个Python脚本，该脚本将发布图像并以编程方式解析返回的JSON。

让我们回顾一下simple_request.py

• # import the necessary packagesimport requests# initialize the Keras REST API endpoint URL along with the input# image pathKERAS_REST_API_URL = "http://localhost:5000/predict"IMAGE_PATH = "jemma.png"



我们在这个脚本中使用Python请求来处理向服务器提交数据。我们的服务器运行在本地主机上，可以通过端口5000访问端点/predict，这是KERAS_REST_API_URL变量(第6行)指定的。

我们还定义了IMAGE_PATH(第7行)。png与我们的脚本在同一个目录中。如果您想测试其他图像，请确保指定到您的输入图像的完整路径。

让我们加载图像并发送到服务器:

• # load the input image and construct the payload for the requestimage = open(IMAGE_PATH, "rb").read()payload = {"image": image}# submit the requestr = requests.post(KERAS_REST_API_URL, files=payload).json()# ensure the request was sucessfulif r["success"]: # loop over the predictions and display them for (i, result) in enumerate(r["predictions"]): print("{}. {}: {:.4f}".format(i + 1, result["label"], result["probability"]))# otherwise, the request failedelse: print("Request failed")



我们在第10行以二进制模式读取图像并将其放入有效负载字典。负载通过请求发送到服务器。在第14行发布。如果我们得到一个成功消息，我们可以循环预测并将它们打印到终端。我使这个脚本很简单，但是如果你想变得更有趣，你也可以使用OpenCV在图像上绘制最高的预测文本。

第七部分：运行简单的请求脚本

编写脚本很容易。打开终端并执行以下命令(当然，前提是我们的Flask服务器和Redis服务器都在运行)。

• python simple_request.py



使用Python以编程方式使用我们的Keras深度学习REST API的结果

第八部分：扩展深度学习REST API时的注意事项

如果您预期在深度学习REST API上有较长一段时间的高负载，那么您可能需要考虑一种负载平衡算法，例如循环调度，以帮助在多个GPU机器和Redis服务器之间平均分配请求。

记住，Redis是内存中的数据存储，所以我们只能在队列中存储可用内存中的尽可能多的图像。

使用float32数据类型的单个224 x 224 x 3图像将消耗602112字节的内存。

Ⅳ 如何将cnn模型放到服务器上运行

一、模型加载

用已经训练好的模型来检测，rcnn_model_file指模型路径。

二、候选区域提取（Region proposals）

本论文采用selective search[3]方法生成候选区域，代码作者以给出，rcnn代码中的selective_search_boxes.m是根据selective search源代码中的demo.m修改的，参数im是矩阵图，不是图片路径，最后输出格式为N * 4的矩阵，N表示region proposals 的个数，每行表示一个region proposal对角线坐标。

三、特征提取（Feature extraction）

使用rcnn_features为每一个region proposals提取cnn特征，输出结果为N * 4096，每行表示一个region proposal的特征。

四、分类（classification）

调用下面函数为每一个region proposal计算各类的score，结果为N * C 矩阵，C表示物体类别个数，每行表示一个region proposal对应各个类别的score。

Ⅳ xml样式文件放服务器上应该怎么加载

配置一个Servlet，启动的时候加载Servlet，在servlet的初始化方法中，写代码读取你的xml文件中的信息，放到内存中即可。

Ⅵ eps怎么加载三维模型

eps加载三维模型的方法是：使用OSGB生成DSM文件。

eps它有一个osgb数据转换，也就这是我们的转换格式。这是smart3D生成的OS gb格式。这个也是一样，首先我先把路径所有的都给它清空，然后自己在选择新的选择路径名。这个是要选择smart3D的数据。

该文件内它包含的这些都是他的文件夹，我们直接选择data目录就可以，然后这个元数据是选它的xml文件。

我们选一下倾斜摄影的XML文件，然后我们点击确定，他在转换转换的话，它也会在它的同目录生成一个DSM这个是很快的，我们可以看一下。

因为这是在本机器，然后下边我们还有一个在网络的话，一般是为了统一管理。我们看一下它的路径，我们加载Dsm，现在这一片我们就是要生产的smart3D生成的OSGB的格式生成的数据，我们左边同时也可以加载超大影像，它也是有相对应的正射影像的。

eps三维模型旋转模型的方法是：

我们看一下刚刚我们看的垂直摄影的立面，就是侧面的纹理就非常的不清晰，都是拉花的状态。现在咱们看一下，特别清晰了。

你360度的旋转，咱们旋转的时候按住鼠标的左键按钮，然后他就可以360度旋转了。你看他侧面的所有的纹理都是非常清晰的，而且包括你从视觉上你就可以数出来这个楼到底是几层。

Ⅶ 如何在unitywebgl上加载10g模型

前言

大部分的webgl框架，比如threejs和babylon等，都可以加载obj和gltf模型。 我们的引擎，基于three封装，同样有加载模型的loader，因此加载obj和gltf模型也是很简单就可以实现的。

不过加载文件都是在线的文件，也就是通过url的形式进行加载。 团队开发的三维可视化平台框架，需要能够上传obj和gltf等格式的模型，在上传前，需要先对模型预览，这就涉及到如何加载本地模型的问题了。

加载本地模型

本文以gltf为例，进行说明。 加载本地模型的思路是这样的： 既然引擎可以通过url的机制，加载模型。 那么如果有一种机制，可以把本地文件及其关联的资源（比如贴图）等转换成url的形式，就可以进行使用loader进行访问了。

Blob & File

首先我们学习下Blob和File对象，以下内容来自MDN:

Blob对象表示一个不可变、原始数据的类文件对象。它的数据可以按文本或二进制的格式进行读取，也可以转换成 ReadableStream 来用于数据操作。

Blob 表示的不一定是JavaScript原生格式的数据。File 接口基于Blob，继承了 blob 的功能并将其扩展使其支持用户系统上的文件。

File 对象是特殊类型的 Blob，且可以用在任意的 Blob 类型的 context 中。比如说， FileReader, URL.createObjectURL(), createImageBitmap() (en-US), 及 XMLHttpRequest.send() 都能处理 Blob 和 File。

Ⅷ 如何加载数据库Fbx文件，不是assetbundle

由于我们要将模型资源放在远程的服务器端，但如果直接放fbx模型是不可以加载的，所以我们可以将fbx做成预设或者是直接将其打包成assetbundle格式的，然后通过www来加载获取。

1.首先要讲一下不同平台下的一个StreamingAssets路径，这是不同的。

//不同平台下StreamingAssets的路径是不同的，这里需要注意一下。
public static readonly string PathURL =
#if UNITY_ANDROID //安卓
"jar:file://" + Application.dataPath + "!/assets/";
#elif UNITY_IPHONE //iPhone
Application.dataPath + "/Raw/";
#elif UNITY_STANDALONE_WIN || UNITY_EDITOR //windows平台和web平台
"file://" + Application.dataPath + "/StreamingAssets/";
#else
string.Empty;
#endif

这就获取到了不同平台的一个路径，我们可以将打包的文件放在这些路径下，然后再从这路径去读取资源。

2.关于打包assetbundle的脚本

using UnityEngine;
using System.Collections;
using UnityEditor;

public class Test : Editor
{
//打包单个
[MenuItem("Custom Editor/Create AssetBunldes Main")]
static void CreateAssetBunldesMain ()
{
//获取在Project视图中选择的所有游戏对象
Object[] SelectedAsset = Selection.GetFiltered (typeof(Object), SelectionMode.DeepAssets);

//遍历所有的游戏对象
foreach (Object obj in SelectedAsset)
{
//本地测试：建议最后将Assetbundle放在StreamingAssets文件夹下，如果没有就创建一个，因为移动平台下只能读取这个路径
//StreamingAssets是只读路径，不能写入
//服务器下载：就不需要放在这里，服务器上客户端用www类进行下载。
string targetPath = Application.dataPath + "/StreamingAssets/" + obj.name + ".assetbundle";
if (BuildPipeline.BuildAssetBundle (obj, null, targetPath, BuildAssetBundleOptions.CollectDependencies)) {
Debug.Log(obj.name +"资源打包成功");
}
else
{
Debug.Log(obj.name +"资源打包失败");
}
}
//刷新编辑器
AssetDatabase.Refresh ();

}

[MenuItem("Custom Editor/Create AssetBunldes ALL")]
static void CreateAssetBunldesALL ()
{

Caching.CleanCache ();

string Path = Application.dataPath + "/StreamingAssets/ALL.assetbundle";

Object[] SelectedAsset = Selection.GetFiltered (typeof(Object), SelectionMode.DeepAssets);

foreach (Object obj in SelectedAsset)
{
Debug.Log ("Create AssetBunldes name :" + obj);
}

//这里注意第二个参数就行
if (BuildPipeline.BuildAssetBundle (null, SelectedAsset, Path, BuildAssetBundleOptions.CollectDependencies)) {
AssetDatabase.Refresh ();
} else {

}
}

[MenuItem("Custom Editor/Create Scene")]
static void CreateSceneALL ()
{
//清空一下缓存
Caching.CleanCache();
string Path = Application.dataPath + "/MyScene.unity3d";
string []levels = {"Assets/Level.unity"};
//打包场景
BuildPipeline.BuildPlayer( levels, Path,BuildTarget.WebPlayer, BuildOptions.BuildAdditionalStreamedScenes);
AssetDatabase.Refresh ();
}

}

前提要新手动创建一个StreamingAssets文件夹
3.读取资源，这里只举例从本地读取，跟从网络读取是一样的，可以参考官方文档：

using UnityEngine;
using System.Collections;

public class RunScript : MonoBehaviour
{

//不同平台下StreamingAssets的路径是不同的，这里需要注意一下。
public static readonly string PathURL =
#if UNITY_ANDROID
"jar:file://" + Application.dataPath + "!/assets/";
#elif UNITY_IPHONE
Application.dataPath + "/Raw/";
#elif UNITY_STANDALONE_WIN || UNITY_EDITOR
"file://" + Application.dataPath + "/StreamingAssets/";
#else
string.Empty;
#endif

void OnGUI()
{
if(GUILayout.Button("Main Assetbundle"))
{
//StartCoroutine(LoadMainGameObject(PathURL + "Prefab0.assetbundle"));
//StartCoroutine(LoadMainGameObject(PathURL + "Prefab1.assetbundle"));

StartCoroutine(LoadMainCacheGameObject(PathURL + "Prefab0.assetbundle"));
StartCoroutine(LoadMainCacheGameObject(PathURL + "Prefab1.assetbundle"));
}

if(GUILayout.Button("ALL Assetbundle"))
{
StartCoroutine(LoadALLGameObject(PathURL + "ALL.assetbundle"));
}

if(GUILayout.Button("Open Scene"))
{
StartCoroutine(LoadScene());
}

}

//读取一个资源

private IEnumerator LoadMainGameObject(string path)
{
WWW bundle = new WWW(path);

yield return bundle;

//加载到游戏中
yield return Instantiate(bundle.assetBundle.mainAsset);

bundle.assetBundle.Unload(false);
}

//读取全部资源

private IEnumerator LoadALLGameObject(string path)
{
WWW bundle = new WWW(path);

yield return bundle;

//通过Prefab的名称把他们都读取出来
Object obj0 = bundle.assetBundle.Load("Prefab0");
Object obj1 = bundle.assetBundle.Load("Prefab1");

//加载到游戏中
yield return Instantiate(obj0);
yield return Instantiate(obj1);
bundle.assetBundle.Unload(false);
}

private IEnumerator LoadMainCacheGameObject(string path)
{
WWW bundle = (path,5);

yield return bundle;

//加载到游戏中
yield return Instantiate(bundle.assetBundle.mainAsset);

bundle.assetBundle.Unload(false);
}

private IEnumerator LoadScene()
{
WWW download = ("file://"+Application.dataPath + "/MyScene.unity3d", 1);

yield return download;
var bundle = download.assetBundle;
Application.LoadLevel ("Level");
}
}

Ⅸ 网游的地图人物模型在服务器哪里

问题说简单也简单，说难也难，给你个大体的说法首先找到1个模型，然后解压在桌。然后打开1个地图（没有加密的）然后按F12，找到一个像左箭头的那个（文件，模型导入）。然后导入你放在桌面上的东西。在这里我要说明下。一般来说是有2个样式。2个文件，一个是BIP，还有一个是MDX文件。一般就这2个。我们先将这2个文件的名字叫123.mdx 和123.blp.（他文件前面名字一样后面的格式不一样）。然后这里重点出来了。你导入成功之后你就看见这个，war3....\123.mdx ，war3....\123.blp，这是不能用的，你必须要删除掉一个东西才可以。你双击“war3....\123.blp”，然后点击自定义然后把前面的东西全部删除只剩下这：“123.blp”，而那个MDX文件不要管他，删除完成之后保存地图，然后关闭WE工具。是完完全全的关闭。再然后打开你那个地图之后随便找个单位在模型中选择第2个，你导入的模型即可。如果这样你还不懂， 我已经加你QQ，可以问我。

Ⅹ prprlive下载好的模型文件怎么导入

首先打开prprlive（steam有下载）
左上角导入模型。
点击加载，寻找本地模型目录。
找到对应模型文件夹的json双击导入。
再次点击左上角双击已经导入的模型。
出现模型后alt+滚轮缩放。
点击面捕设置。
自动眨眼建议关闭有时影响眼睛识别。
选择好摄像头后开启面捕。
按键设置选择左上角第二项。