xiaoz

@xclrr #29 ，我在 20 楼就指出过运行时资源占用问题，每个人对轻量的标准不一。运行环境，资源（ CPU ，内存）占用，识别速度，镜像大小，准确率等。你从模型大小，又扯到识别速度有啥意义呢？而且你有对比过这两个模型吗？或许你是对的，每个人标准不一，你爱用哪个就用哪个，多说无益。

@xclrr #27 ，所以说你并没有认真的去看，然后就下结论？如果你口中的轻量是抛开运行环境和方案不谈，仅去对比模型的大小，那我也无话可说。

@gargar #22 ，感谢反馈，代码里面强制了 CPU 运行，不同的 CPU 以及核心数有差距，M 芯片算是比较强的了。如果是 GPU 运行的话效率会更高。

@xclrr #19 ，你拿容器镜像大小和模型大小去对比？？？
1. 这个项目的模型大小大概 50MB 左右，看这里:https://github.com/helloxz/nsfw/tree/main/app/onnx ，单从模型的大小来说，雅虎模型只有 20M 左右确实更小，但是个人测试了下雅虎的效果相对更差一些。
2. 容器包括 Python 运行环境和相关依赖，自然更大一些。
3. 如果单纯的去对比体积，是不是镜像对比镜像更合理一些？这是第三方基于 open nsfw 的镜像:https://hub.docker.com/r/eugencepoi/nsfw_api 体积是 600M
4. 轻量指的是相对市面上的方案实现和运行时资源占用，而不是单纯看体积。就算对比容器体积，我的镜像也是相对偏小，你可以自行去 docker 搜索 nsfw 对比。

请辩证的看待问题，谢谢。

@slert #17 ，没有详细对比测试过，你可以试试看。

@Pantheonn #3 ，最新版已经支持 POST 上传文件识别，docker pull 更新下即可。

@Pantheonn #13 ，正在写代码，晚上应该就支持了。

@Maboroshii #11 ，没有啊，源码都在 Github 开源了，图片压根就没有保存。

@abel533 #9 ，不支持哦，如 8 楼所述。