解决服务器运行Flask与keras多线程扰动的问题

现象：

• 服务器上 运行flask接口；
• keras后端是tensorflow；
• 会出现线程扰动。

经常出现

FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value batchnormalization_

或者Tensor Tensor("crf_1/cond/Merge:0", shape=(?, ?, 260), dtype=float32) is not an element of this graph.

使用keras.backend.clear_session()可能会导致前后两处预测结果不一样，因为图发生了变化
或者直接失效。

解决办法：

在mianFlask.py文件开头写上：

#### 开头
myYolo = YOLO()
global graph
graph = tf.get_default_graph()
#------------------

在mianFlask.py文件中间，接口route调用模型推理的地方：

## 调用模型
    startTime = timeit.default_timer()  # 记录开始时间
    with graph.as_default(): ######
        imageResult, resultNum, resultLables= myYolo.detect_image(image)  # 调用模型查询数据
    endTime = timeit.default_timer()  # 记录 结束时间