| import gradio as gr | |
| from fastai.vision.all import * | |
| import skimage | |
| learn = load_learner('export.pkl') | |
| labels = learn.dls.vocab | |
| def predict(img): | |
| img = PILImage.create(img) | |
| pred, pred_idx, probs = learn.predict(img) | |
| return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))} | |
| title = "GS mi BJK mi göster fotonu gör sonucunu, heyda hey!" | |
| description = "Buraya fotoğraflarınızı yükleyerek fotoğrafın bu iki takımdan hangisine ait olduğunu bulabilirsiniz." | |
| article = "<p style='text-align: center'><a href='https://github.com/nevisende' target='_blank'>Github Repom </a> </p>" | |
| examples = ["b.jpeg", "g.jpeg"] | |
| iface = gr.Interface( | |
| fn=predict, | |
| inputs=gr.Image(type="pil"), | |
| outputs=gr.Label(num_top_classes=3), | |
| title=title, | |
| description=description, | |
| article=article, | |
| examples=examples | |
| ) | |
| iface.launch(share=True) |