Почему мой flask API не возвращает метки классов?

У меня есть фляжный API, который принимает изображения и должен выводить прогноз своего класса, используя предварительно обученную модель и индекс класса imagenet.

Я знаю, что мой сценарий запроса вызывает конечную точку API /predict, потому что я получаю этот вывод на стороне API.

127.0.0.1 - - [18/Dec/2020 19:15:08] "←[37mPOST /predict HTTP/1.1←[0m" 200 -```

Я могу получить прогноз, когда жестко запрограммирую такие вещи, как показано ниже, но я не уверен, как перевести это в API:

imagenet_class_index = json.load(open('./static/imagenet_class_index.json'))

def get_prediction(image_bytes):
    tensor = transform_image(image_bytes=image_bytes)
    outputs = model.forward(tensor)
    _, y_hat = outputs.max(1)
    predicted_idx = str(y_hat.item())
    return imagenet_class_index[predicted_idx]

with open("img059.jpg", 'rb') as f:
    image_bytes = f.read()
    print(get_prediction(image_bytes = image_bytes))

Вот урезанная версия моего API

import io
import json

from torchvision import models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from flask import Flask, jsonify, request



app = Flask(__name__)
imagenet_class_index = json.load(open('./static/imagenet_class_index.json'))
model = models.densenet121(pretrained=True)
model.eval()


def transform_image(image_bytes):
    my_transforms = transforms.Compose([transforms.Resize(255),
                                        transforms.CenterCrop(244),
                                        transforms.ToTensor(),
                                        transforms.Normalize(
                                            [0.485, 0.456, 0.406],
                                            [0.229, 0.224, 0.225])])
    image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
    return my_transforms(image).unsqueeze(0)

def get_prediction(image_bytes):
    tensor = transform_image(image_bytes = image_bytes)
    outputs = model.forward(tensor)
    _, y_hat = outputs.max(1)
    predicted_idx = str(y_hat.item())
    return imagenet_class_index[predicted_idx]


@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    if request.method == 'POST':
        # we will get the file from the request 
        file = request.files['file']
        # convert file to bytes
        img_bytes = file.read()
        class_id, class_name = get_prediction(image_bytes = img_bytes)
        return jsonify({'class_id' : class_id, 'class_name' : class_name})

@app.route('/')
def base_route():
    return 'Greetings, Traveller!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()

Обновлено: журналы базовых маршрутов

127.0.0.1 - - [18/Dec/2020 19:14:59] "←[37mGET / HTTP/1.1←[0m" 200 -

Запрос.py

import requests

resp = requests.post("http://localhost:5000/predict",
                     files = {"file": open('img059.jpg','rb')})