Gradio-Learning

文章目录

• Gradio-Learning
• • Interface函数-展示单个function
  • • 程序示例
    • 参数
    • interface函数的子函数
  • Flagging函数-返回错误case
  • Combining-Interface功能-That's what i need!!!
  • • combining-interface的功能维度考虑
    • 简介
    • TabbedInterface-选项卡式界面!!!-I love it!
    • • 函数
      • 参数!
      • 示例
    • Parallel !!! - I love it more!!😭
    • • 函数
      • 参数
      • 示例
    • 补充: lambda表达式
    • Series
    • • 函数
      • 参数
      • 示例
  • Blocks函数

Interface函数-展示单个function

通常适用于一个功能的程序, 即对一个函数的功能进行展现

通过调用定义并调用接口gr.Interface()进行实现

Interface接口中有三个必须的参数:

• fn - function - 即功能函数
• inputs - 输入根据函数的输入参数, 可以是一个也可以是多个, 多个就用数组进行表示
• outputs - 输出, 输出和输入一样, 可以有一个或多个, 多个则用数组表示

程序示例

如下是一个三个输入 / 两个输出的一个打招呼功能函数

其中最后一个参数temperature使用了gradio中的gr.Slider模块, 进行了一个滑动的效果展示

import gradio as grdef 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 / 9return greeting, round(celsius, 2)demo = gr.Interface(fn=greet,inputs=["text", "checkbox", gr.Slider(0, 100)],outputs=["text", "number"],
)
if __name__ == "__main__":demo.launch()

参数

interface函数的子函数

• launch
• load
• from_pipeline
• integrate
• queue

它们的功能都很强大

Gradio Docs

回来慢慢看

Flagging函数-返回错误case

在使用过程中如果遇到输出不符合预期值的点击flag即可向该程序的创建机器发送一条错误数据, 这些数据会在主机上保存为一个csv文件

balabala的剩下的自己慢慢看

Flagging函数也有三个子函数

Combining-Interface功能-That’s what i need!!!

combining-interface的功能维度考虑

• 独立性 - 各个接口之间的功能独立, 要分别独自查看功能输出效果, 分多个标签页进行功能展示
• 整体性 - 各个接口之间功能类似但不相同, 即输入相同输出不同, 要放在一起对比输出效果, 放在一个标签页中将输出进行组合展示
• 连续性 - 接口之间的功能有承接性, 即上一个接口的输出是下一个接口的输入, 此时可以将一众有前后逻辑连续性的接口放在一个队列中, 有序的协调好它们之间的前后关系, 然后通过一个输入和输出进行功能的展现

简介

当有多个单独的interface之后, 可以使用combining-interface功能将他们组合起来, 展示到同一个页面上(不是同一个标签页)

如果各个接口之间的输入是相同的, 并且输出是相关的, 还可以使用其中的功能对并行比较接口之间的输出效果

如果各个接口的输入和输出是有前后关联的, 还可以将众多接口组合成一个更完整且庞大的功能

TabbedInterface-选项卡式界面!!!-I love it!

函数

一个选项卡式界面由好多个接口创建, 每一个接口的功能都在一个单独的标签页面中进行展现

gradio.TabbedInterface(interface_list, ···)

参数!

示例

看了示例明白了, 接口中可以定义自己接口的title, 所以不用在TabbedInterface中定义了

import gradio as grtitle = "GPT-J-6B"tts_examples = ["I love learning machine learning","How do you do?",
]tts_demo = gr.Interface.load("huggingface/facebook/fastspeech2-en-ljspeech",title=None,examples=tts_examples,description="Give me something to say!",
)stt_demo = gr.Interface.load("huggingface/facebook/wav2vec2-base-960h",title=None,inputs="mic",description="Let me try to guess what you're saying!",
)demo = gr.TabbedInterface([tts_demo, stt_demo], ["Text-to-speech", "Speech-to-text"])if __name__ == "__main__":demo.launch()

Parallel !!! - I love it more!!😭

并行计算输出

考虑到你有相同类型的功能函数, 但是处理过程不同, 所以可以同时计算比较不同函数功能之间输出的差异

即输入一定要相同, 输出可以不同

更好的是这是构建在同一个页面上的, 而不是一个页面的多个标签页

函数

gradio.Parallel(interfaces, ···)

参数

示例

示例中是文本, 就是不知道如果是图像网页要怎么进行排版, 或者是图像能不能进行并行输出

import gradio as grgreeter_1 = gr.Interface(lambda name: f"Hello {name}!", inputs="textbox", outputs=gr.Textbox(label="Greeter 1"))
greeter_2 = gr.Interface(lambda name: f"Greetings {name}!", inputs="textbox", outputs=gr.Textbox(label="Greeter 2"))
demo = gr.Parallel(greeter_1, greeter_2)if __name__ == "__main__":demo.launch()

补充: lambda表达式

lambda表达式就是一个简单的函数, 不用进行一般的函数的显示定义, 即创建一个匿名函数

lambda表达式是一种创建匿名函数的简便方式，它不需要定义一个函数名或使用def关键字。

lambda表达式的语法是：

lambda 参数列表: 表达式

append_nice = gr.Interface(lambda greeting: f"{greeting} Nice to meet you!",inputs="textbox", outputs=gr.Textbox(label="Greeting"))

在上述语句中, lambda表达式接受一个参数greeting，它是一个字符串，然后返回一个新的字符串，它在greeting后面加上" Nice to meet you!"。

这个lambda表达式被传递给gr.Interface的fn参数，它是创建Gradio界面的主要函数。

这意味着当用户在输入框中输入一个问候语时，Gradio界面会调用这个lambda表达式，并显示它的返回值。

很清晰, chatbing很厉害

Series

功能前面已经介绍过了

函数

gradio.Series(interfaces, ···)

参数

示例

import gradio as grget_name = gr.Interface(lambda name: name, inputs="textbox", outputs="textbox")
prepend_hello = gr.Interface(lambda name: f"Hello {name}!", inputs="textbox", outputs="textbox")
append_nice = gr.Interface(lambda greeting: f"{greeting} Nice to meet you!",inputs="textbox", outputs=gr.Textbox(label="Greeting"))
demo = gr.Series(get_name, prepend_hello, append_nice)if __name__ == "__main__":demo.launch()

Blocks函数