Как сделать динамическую сегментацию изображений с Tensorflow и Socket.IO?
============================================================================

 Зачем мне динамическая сегментация?  

Если я просто запущу Python-скрипт - на инициализацию модели нейронной сети уйдет 7 секунд, что неприемлимо.  

  

Надо сделать, чтобы модель этой сети постоянно висела в памяти и при поступлении данных на сегментацию она сразу загружала нужные веса и выдавала результат.  

  

Пытался сделать так: в одном скрипте инициализируется модель и запускается Socket.IO (Flask) сервер. В событии "connect" загружаются веса и происходит сегментация.   

Из-за того, что Flask работает **асинхронно** вылазят непонятные ошибки от нейронки.  

  

Как эту задачу правильно реализовать? **Через потоки получится?** Смотрел, как делать потоки в питоне, был в небольшом шоке. В сишке или паскале всё проще. 

 Сделаю опрос сущестсвования данных на сегментацию в цикле со слипом и всё.