こんにちは、プログラマーの皆さん！いつもとは違う内容で帰ってきました。今日はGradioについて学びましょう！人々がコンピュータと会話するのに役立つアプリを作成するための魔法のようなものです。

さて、このグラディオは何だろうと思っているかもしれません。

グラディオとは何ですか?

gradio をアプリ作成のための魔法の杖として想像してください。ペットロボットを飼っていて、質問したり写真を見せたりすると、ロボットが答えてくれるということを想像してみてください。 Gradio は、何かを入力したり、画像を入力したりすることができ、コンピューターがそれに応答できるインターフェイスを構築するのに役立ちます。

コーディングを始めるのに、コーディングについて多くの知識は必要ありません。とても基本的で使いやすいです。使い方を見てみましょう!

ステップ 1: グラデーションを設定する

始める前に、コンピューターに Gradio をインストールするように指示する必要があります。

1. 端末を開きます。

2. ターミナルに次のように入力します:

pip インストール gradio

このコマンドは、gradio のインストールとセットアップに役立ちます。 これで、アプリを作成する準備がすべて整いました!

ステップ 2: 超シンプルなアプリを作成する

初めてのアプリを作ってみよう！このアプリでは、コンピュータがあなたの名前を尋ね、コンピュータがあなたに「こんにちは」と挨拶します。楽しそうですよね?

このコードを書きます:

グラデーションを gr としてインポート

def 挨拶(名前):
return "こんにちは、" 名前 "!"

iface = gr.Interface(fn=greet, inputs="テキスト", 出力="テキスト")
iface.launch()

このコードで何が起こっているのか考えているはずです。詳しく見てみましょう:

1. import gradio as gr: これは、コンピューターに gradio を使用してアプリを作成するように言っているようなものです。

2. defgreet(name): これはあなたの名前を尋ねる関数であり、あなたの名前とともに Hello を返します。

3. iface = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", Outputs="text"): この部分は、gradio にアプリの構築方法を指示します。入力としてテキストを受け取り、出力としてテキストを返します。

4. iface.launch(): これはアプリの起動に役立ちます。

コードを実行すると、名前を記入できるボックスが表示され、コンピュータが挨拶をしてくれます。素敵ですね。あなたの名前を入力してみてください。

ステップ 3: 写真でもっと楽しく!

写真を追加してアプリをもっとかっこよくしましょう！ここでは、コンピューターにいくつかの写真を見せて、それを識別するようにコンピューターに指示します。

多くの動物がどのようなものかをすでに知っている機械学習モデルを使用します。

このコードを書き込みます:

グラデーションを gr としてインポート
tensorflow.keras.applications.resnet50 からインポート ResNet50、decode_predictions、preprocess_input
tensorflow.keras.preprocessing インポート画像から
numpy を np

モデル = ResNet50(weights="imagenet")

def 分類画像(img):
img = image.img_to_array(img)
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = 前処理入力(img)
preds = model.predict(img)
return decode_predictions(preds, top=1)[0][0][1]

iface = gr.Interface(fn=classify_image, inputs="画像", 出力="ラベル")
iface.launch()

機能をよりよく理解するために、このコードを分解してみましょう:

1. モデルをロードしています: 私たちはコンピュータの頭脳として ResNet50 をアップロードしています。これはコンピュータがあなたの写真に何が写っているかを推測するのに役立ちます。

2. classify_image: この関数は画像を取得し、そこに何が表示されているかを推測します。

3. inputs="image": ここで、アプリはテキストの代わりに入力として画像を要求しています。

これで、コードを実行し、画像をアップロードして、コンピューターに推測させることができます。その中にあるものは何でもアップロードできます。

ステップ 4: アプリを友達と共有します!

クールなアプリを作成したので、ネットワークや友達と共有しましょう。 Gradio では、世界中の誰とでも共有できる特別なリンクを提供することで、これを非常に簡単にします!

やり方は次のとおりです:

コードの最後の部分を次のように変更します:

iface.launch(share=True)

このコードを実行すると、Gradio は友達に送信できるリンクを提供します。あなたと同じように、ブラウザでリンクを開いてアプリをプレイすることができます!

ステップ 5: さらに楽しい機能を追加する

Gradio アプリを好きなようにカスタマイズできます。アプリをもっと楽しくする方法をいくつか見てみましょう:

1. タイトルと説明を変更する

アプリに適切なタイトルと説明を付けて、よりインタラクティブにすることができます。

iface = gr.Interface(
fn=classify_image,
inputs="画像",
出力 = "ラベル"、
title="動物分類子",
description="画像をアップロードすると、それが何の動物なのか当ててみましょう!"
)
iface.launch()

アプリの見た目がさらにクールになり、名前と説明が追加され、よりプロフェッショナルに見えるようになりました。

2.より多くの入力と出力を使用する

コンピュータにさらに詳しい情報を提供したい場合はどうすればよいですか?画像を表示し、テキストを入力したい場合もあるでしょう。それも Gradio で処理できます。

画像とテキストの両方を入力として使用するアプリを作成する方法は次のとおりです:

iface = gr.Interface(
fn=classify_image,
inputs=["画像", "テキスト"],
出力="ラベル"
)
iface.launch()

これで、アプリは画像とテキストの両方を取得できるようになります。まるでコンピューターがさらに賢くなったかのようです。

結論

おお！ Gradio を使用してクールなアプリを作成する方法を学びました。これを使用すると多くのアプリを作成でき、コーディングがとても楽しくなります。ここでさらに詳しく調べることができます。

Linkedin と Github で私をフォローすることを忘れずに、このブログを楽しんでいただければ幸いです。さあ、私もある程度の名声を得て当然です。そうでない場合は、コメントで私を批判してください。

ハッピーコーディング!!