机器学习
Gradio
Gradio
Gradio 是一个Hugging Face发布的开源Python库，可以为机器学习模型、API或任意Python函数快速构建web可视化界面，并且通过Gradio的内置共享功能快速生成对应的链接，而无需任何JavaScript、CSS或网络托管经验。Gradio的设计理念是“无代码”，它的自封装组件的功能也相对比较完整
安装依赖
建议使用 anaconda 安装，保证环境是隔离的。避免污染本机环境的依赖。
text
1 pip install pyqtwebengine
2 pip install pyqt5
3 pip install gradio简单运行
python
1import gradio as gr
2print(gr.__version__)
3def analyze_sentiment(text):
4 return '12312321321'
5# 定义Gradio应用的界面
6interface = gr.Interface(fn=analyze_sentiment,
7 inputs="text",
8 outputs="label",
9 title="文本情感分析",
10 description="输入一段文本，判断其情感倾向是正面、中性还是负面。")
11
12# 启动应用
13interface.launch()Input 基本组件
text 文本
slider 滑块
dropdown 下拉菜单
python
1# 定义Gradio应用的界面
2dropdown = gr.Dropdown(["Option 1", "Option 2", "Option 3"])
3interface = gr.Interface(fn=analyze_sentiment,
4 inputs=dropdown,
5 outputs="label",
6 title="文本情感分析",
7 description="输入一段文本，判断其情感倾向是正面、中性还是负面。")
8
9# 启动应用
10interface.launch()file 文件上传
Output 基本组件
label
image
audio
布局
python
1def style_transfer(image, style):
2 # 这里假设有一个风格转换的处理函数
3 return image # 返回处理后的图像
4
5styles = ["风格1", "风格2", "风格3"]
6
7with gr.Blocks() as app:
8 gr.Markdown("## 图像风格转换")
9 ## 设置单独的行，有 2 个元素，一个图片，一个风格
10 with gr.Row():
11 image = gr.Image()
12 style = gr.Dropdown(choices=styles, label="选择风格")
13 ## 单独的一列
14 output = gr.Image()
15 ## 点击后的输入参数是图片和风格
16 gr.Button("转换").click(style_transfer, inputs=[image, style], outputs=output)
17
18app.launch()