準備：herokuの登録とツールのインストール

1.公式ページで登録する

2.CLIツールをインストール

mac

$ brew install heroku

ubuntu

$ sudo apt-get install software-properties-common # debian only
$ sudo add-apt-repository "deb https://cli-assets.heroku.com/branches/stable/apt ./"
$ curl -L https://cli-assets.heroku.com/apt/release.key | sudo apt-key add -
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install heroku

3.ログインする

$ heroku login

Enter your Heroku credentials:
Email: <your-email>
Password: ********
Logged in as <your-email>

pythonアプリをデプロイ

ローカルレポジトリを作成

$ mkdir heroku-app
$ cd heroku-app
$ pyenv virtualenv 3.6.0 heroku_keras_3.6.0
$ pyenv local heroku_keras_3.6.0
$ echo .python-version >> .gitignore
$ git init

requirements.txtに依存ライブラリを記述

$ pip install tensorflow keras flask h5py
$ pip install gunicorn # web app. server
$ pip freeze > requirements.txt

runtime.txtに pythonのバージョンを指定

$ echo python-3.6.0 > runtime.txt

Procfileに webアプリの起動方法を指定

$ echo web: gunicorn app:app --log-file=- > Procfile

heroku にデプロイ

# $ heroku local web

$ heroku create <app-name>
$ heroku buildpacks:set heroku/python

$ git add -A
$ git commit -m "deploy heroku"
$ git push heroku master
$ heroku ps:scale web=1
$ heroku open

アプリ：https://msrks-numpred.herokuapp.com

準備：herokuの登録とツールのインストール

1.公式ページで登録する

2.CLIツールをインストール

3.ログインする

pythonアプリをデプロイ

ローカルレポジトリを作成

requirements.txtに 依存ライブラリを記述

runtime.txtに pythonのバージョンを指定

Procfileに webアプリの起動方法を指定

heroku にデプロイ

requirements.txtに依存ライブラリを記述