gradio基本使用

python , 评论

gradio可以将自己的模型可视化为demo的一个库，只需简单定义输入和输出接口即可快速构建简单的交互页面，轻松部署模型。适合场景相对简单，想要快速部署应用的开发者。便于分享：gradio可以在启动应用时设置share=True参数创建外部分享链接，可以直接在微信中分享给用户使用。

对于简单场景，使用gradio的Interface类；如果要自定义场景，则使用Block类，本文主要介绍Interface类

gradio安装

gradio安装很简单

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pip install gradio

1. 基本使用

gradio的官方应用文档

1.1 首先我们运行一个简单的文本到文本的demo

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import gradio as gr

def greet(name):
    return "Hello " + name + "!"

demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
    
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()

此时会输出如下内容，点击链接即可进入到网页的交互界面

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Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.

1.2 下面我们尝试加入多个输入和输出

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import gradio as gr

def greet(name, is_morning, temperature):
    salutation = "Good morning" if is_morning else "Good evening"
    greeting = f"{salutation} {name}. It is {temperature} degrees today"
    celsius = (temperature - 32) * 5 / 9
    return greeting, round(celsius, 2)

demo = gr.Interface(
    fn=greet,
    inputs=["text", "checkbox", gr.Slider(0, 100)],
    outputs=["text", "number"],
)
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()

这里的输入text表示我们要输入的文字区域，checkbox是bool变量，gr.Slider是一个长条，可以选择他的数值范围。输出部分：text表示输出的文本区域，number表示输出的数字区域

1.3 其他形式的输入和输出

这里将输入输出更改为图片

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import numpy as np
import gradio as gr
def sepia(input_img):
    #处理图像
    sepia_filter = np.array([
        [0.393, 0.769, 0.189],
        [0.349, 0.686, 0.168],
        [0.272, 0.534, 0.131]
    ])
    sepia_img = input_img.dot(sepia_filter.T)
    sepia_img /= sepia_img.max()
    return sepia_img

#shape设置输入图像大小
demo = gr.Interface(sepia, gr.Image(shape=(200, 200)), "image")
demo.launch()

这里对于图片信息，参数为"image"，如果我们要对输入的框等进行调整，则使用gr.Image函数，其他模态也有类似的操作

这里将输入输出更改为视频

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import gradio as gr
import os


def video_identity(video):
    return video

demo = gr.Interface(video_identity, 
                    gr.Video(), 
                    "playable_video", 
                    examples=[os.path.join("/Users/harry/video_sample.mp4")], 
                    cache_examples=True)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()

1.4 interface的其他参数

live参数，live参数为True表示当输入发生变化时，输出也立刻更新

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import gradio as gr

def add(input, var):
    output = input+var
    return output

demo = gr.Interface(
    fn=add,
    inputs=["number", gr.Slider(0, 100)],
    outputs="number",
    live=True
)
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()

更改输入时，输出立刻更新

harryteaustc

computer vision