ValueError: Tensor Tensor(...) 不是该图的元素。使用全局变量keras模型时

我正在使用 Flask 运行一个 Web 服务器，当我尝试使用 vgg16（这是 keras 预训练的 VGG16 模型的全局变量）时，会出现错误。我不知道为什么会出现这个错误，也不知道它是否与 Tensorflow 后端有关。 这是我的代码：

vgg16 = VGG16(weights='imagenet', include_top=True)

def getVGG16Prediction(img_path):
    global vgg16

    img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)

    pred = vgg16.predict(x)
    return x, sort(decode_predictions(pred, top=3)[0])

@app.route("/uploadMultipleImages", methods=["POST"])
def uploadMultipleImages():
    uploaded_files = request.files.getlist("file[]")
    for file in uploaded_files:
        path = os.path.join(STATIC_PATH, file.filename)
        pInput, result = getVGG16Prediction(path)

Here is the full error:

如有任何意见或建议，我们将不胜感激。谢谢。

看一眼avital的回答这个 github 问题 https://github.com/keras-team/keras/issues/2397。这里引用相关部分：

加载或构建模型后，立即保存 TensorFlow 图：

graph = tf.get_default_graph()

在另一个线程中（或者可能在异步事件处理程序中），执行以下操作：

global graph
with graph.as_default():
    (... do inference here ...)

我对此进行了一些修改，并将图表存储在我的应用程序的配置对象中，而不是使其成为全局的。

The TensorFlow 文档 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/get_default_graph for get_default_graph解释了为什么这是必要的：

注意：默认图表是当前线程的属性。如果您创建一个新线程，并希望在该线程中使用默认图，则必须在该线程的函数中显式添加 with g.as_default(): 。