本文记录下如何使用docker部署pytorch文本检测模型到服务器，便于终端调用API。 镜像文件也上传到docker hub了，可以一步步运行起来，不过需要先安装好docker。 docker的安装可参考官方文档。
为了便于测试，可以先使用Flask搭建一个简易版本文本检测服务器，服务端创建接口部分代码如下：
- 其中主要的是detection函数，接收的图像为numpy array格式，通道为BGR；输出为检测的文本框，shape为(#boxes, 8)，8代表四个点的横纵坐标，从左上角开始顺时针排序。
- PAGE是一个简单的网页，创建表单。可在浏览器中进行验证，也可以通过脚本验证，后面详述。
需要先编写Dockerfile文件：
- gaolijun/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-cv-flask-py3.6 是另一个自定义创建的镜像，安装的Python版本为3.6，pytorch版本为1.2，cuda版本为10.0；并且已经安装好了opencv和flask，以及其他一些常用库，比如numpy等等，该镜像做了许多精简，保证了搭建pytorch和flask服务所需的功能，文件并不很大。为了省事儿，直接在这上面搭建几层。
- 设置docker开放的端口为5000，后面可以在运行的主机上进行映射。
- 然后将需要的文本拷贝进去，其中detection_api提供上面的detection函数，可以看成黑盒子，输入是图像，输出为该图像上检测得到的所有文本框。
- 安装额外的依赖包：Shapely和pyclipper，这在 gaolijun/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-cv-flask-py3.6 中没有安装，so...
- 在容器中运行镜像的时候就运行检测api脚本。
写好了Dockerfile，在DockerFile所在目录运行：
镜像名称为detector，给个标签:v1.0，便于跟踪管理。
我已经将创建的镜像上传到docker hub了，可以拉取下来：
然后查看下全部的镜像：
- -p: 主机端口到docker容器端口的映射。所以，只要愿意，主机上可以运行多个docker容器，指定不同的端口即可。
- -d: docker容器在后台运行
- --name: docker 容器名称
- 后面跟上创建的镜像，即在容器detector中运行的镜像detector:v1.0
- 或许需要 来查看它
- 或许还需要 来停止它
- 或许也需要 来移除它，。。。。。如果没有停掉而想直接移除或许还不行，那就加上 --force/-f 强制操作吧
文本检测服务已经运行起来了，要怎样才知道有没有运行成功呢？这里通过两种方式来验证一下。
1. 浏览器
提供了简易的web page，直接在浏览器中输入http://serverIP:3223/detector，其中serverIP为运行docker的服务器IP地址。
点击Browse选择图像，然后点击detect进行检测，得到如下结果：
2. python脚本
通过脚本验证是最常用的方式了，这里写了一个简单的demo脚本
结果如图所示：
- Docker官方文档
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