развертывание машинного обучения с использованием flask

Question

Я строил API для моих данных модели ML, взятых из HTML форм

, получая ошибку, так как объект str не имеет атрибута 'ndim', когда я искал это по inte rnet я нашел это что-то связанных с моим типизацией строки, которую я должен предоставить моей модели.

Часть кода в app.py (ниже строки № 4)

if request.method == 'POST':
    message = request.form['message']
    data = [message]
    data1 = str(data) //can you tell me what correct transform function in python i should use here
    my_prediction = clf.predict(data1)
return render_template('result.html',prediction = my_prediction)

моя функция прогнозирования

def gen_text(model, tokenizer, seq_len, seed_text, num_gen_words):
    output_text = []
    input_text = seed_text
    for i in range(num_gen_words):
        encoded_text = tokenizer.texts_to_sequences([input_text])[0]
        pad_encoded = pad_sequences([encoded_text], maxlen=seq_len,truncating='pre')
        pred_word_ind = model.predict_classes(pad_encoded,verbose=0)[0]

        pred_word = tokenizer.index_word[pred_word_ind]
        input_text += ' '+pred_word
        output_text.append(pred_word)
    return ' '.join(output_text)

#print('\n\n===>Enter --exit to exit from the program')

def predict(str):

    #while True:
    seed_text  = str

    out = gen_text(model, tokenizer, seq_len=seq_len, seed_text=seed_text, num_gen_words=5)
    return seed_text+' '+out
predict("aka")