网页轻松展示CV、NLP模型，连你老爸都会操作

晓查发自凹非寺
量子位报道 | 公众号 QbitAI

“其实我是做机器学习模型的。”

“什么模型？拿出来给大家看看啊！”

如果你是一个机器学习（ML）程序员，向爸妈、亲友或者客户介绍自己的职业时，可能会遇到这样的尴尬。

现在有了斯坦福大学出品的Gradio，你真的可以把自己的ML模型“搬”出来了。

只需几行代码，你就可以创建一个简单的网页，即使完全不会代码的爸妈，也能用拖拽操作体验你的ML模型。

除此之外，Gradio还可以嵌入Jupyter和Colab笔记本、博客和网站，甚至能把截图放在研究论文里作为展示。

CV、NLP模型轻松搞定

Gradio允许用户通过拖拽本地图像、粘贴文本、拍照等方式获取输入，网页另一侧瞬间出现输出结果。

在电脑上手写一个数字，实现MNIST识别：

用电脑摄像头拍一张图，检测你现在的情绪：

你以为Gradio只能展示计算机视觉任务？No！NLP任务也OK：

最近，Gradio项目又上线了ML模型展示平台GradioHub，供所有开发者上传自己的模型。遗传特征预测、CT图像重建这类前沿研究任务都能这个聚合页面看到。

使用方法

Gradio的安装非常方便，一行pip代码即可：

pip install gradio

Gradio使用现成代码也很方便，只需加上几行代码就能在网页展示。这是一个使用Inception V3进行图像分类的例子：

import gradioimport tensorflow as tfimage_mdl = tf.keras.applications.inception_v3.InceptionV3()io = gradio.Interface(inputs=”imageupload”, outputs=”label”, model_type=”keras”, model=image_mdl)io.launch() gradioimport tensorflow as tfimage_mdl = tf.keras.applications.inception_v3.InceptionV3()

io = gradio.Interface(inputs=”imageupload”, outputs=”label”, model_type=”keras”, model=image_mdl)io.launch()

你也可以提供自己的模型，而不是上面的预训练模型，或者使用Keras之外其他类型的模型。

更改Interface中的input和output参数可以创建不同的接口。目前Gradio支持的输入格式有：手写板、上传图像、摄像头、文本，输出结果为标签或文字。

传送门

Gradio网站：
https://gradio.app

源代码：
https://github.com/gradio-app/gradio

— 完 —

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