怎么使用python的gradio库

1. 简介

Gradio是一个为机器学习模型构建交互式界面的开源Python库。Gradio可帮助您通过几行代码轻松创建可在Web中或在桌面上使用的应用程序。您可以通过拖放、文本框或滑块等元素与您的模型进行交互。在本文中，我们将介绍如何使用Gradio库创建一个简单的文本生成模型。

2. 安装

2.1 安装Gradio

要使用Gradio，您需要先安装它。您可以使用pip轻松地安装Gradio。

pip install gradio

2.2 安装依赖

在运行Gradio示例应用程序之前，您需要安装NLTK库。

pip install nltk

3. 构建模型

在本文中，我们将创建一个简单的文本预测模型。我们将使用莎士比亚的作品作为我们的数据集。该任务旨在预测莎士比亚的下一个单词。

import numpy as np

import random
import string
import re
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import gutenberg
nltk.download('gutenberg')

接下来，我们需要读取莎士比亚的数据。我们使用gutenberg语料库来获得莎士比亚的作品。

corpus = gutenberg.sents('shakespeare-hamlet.txt')[:500]

一些预处理后，莎士比亚语料库已经被整理成一个由单词列表组成的数组。我们现在将这个数组转换成一个数据集。这将使我们能够将数据用于文本预测任务。

data = []

for sentence in corpus:
    for i in range(len(sentence)-1):
        data.append((sentence[i], sentence[i+1]))
        
random.shuffle(data)
train_data = data[:int(len(data)*0.7)]
test_data = data[int(len(data)*0.7):]

现在我们有了训练数据和测试数据，我们将使用它们来训练和测试我们的模型。

word_dict = {}

count = 0
for word_tuple in train_data:
    if word_tuple[0] not in word_dict.keys():
        count += 1
        word_dict[word_tuple[0]] = count
n_words = len(word_dict)
X_train = np.zeros((len(train_data), n_words))
Y_train = np.zeros(len(train_data))
for i, word_tuple in enumerate(train_data):
    X_train[i][word_dict[word_tuple[0]] - 1] = 1
    Y_train[i] = word_dict[word_tuple[1]] - 1

4. 创建交互界面

我们已经成功地创建了一个文本预测模型，并使用训练和测试数据进行了测试。现在，我们将使用Gradio库创建一个简单的交互界面，以便用户可以轻松地测试我们的模型。

我们将创建一个简单的文本输入框，并添加一个滑块来设置生成文本的温度。温度参数控制生成的文本的多样性。温度较高会使生成的文本更加随机和多样化。

import gradio as gr

def generate_text(inp, temperature):
    start_word = inp.lower().strip()
    if start_word not in word_dict.keys():
        return "Word not found in dictionary!"
    X = np.zeros(n_words)
    X[word_dict[start_word] - 1] = 1
    sentence = start_word.capitalize()
    while True:
        input_array = np.expand_dims(X, axis=0)
        predictions = model.predict(input_array)[0]
        predictions = predictions / temperature
        predicted_id = np.random.choice(len(predictions), p=predictions)
        predicted_word = list(word_dict.keys())[list(word_dict.values()).index(predicted_id+1)]
        if predicted_word == '.':
            sentence += '.'
            if len(sentence.split(' ')) >= 5:
                break
            else:
                continue
        if predicted_word == ',':
            sentence += ','
            continue
        if predicted_word == ';':
            sentence += ';'
            continue
        if predicted_word == ':':
            sentence += ':'
            continue
        if predicted_word == '?':
            sentence += '?'
            break
        sentence += ' ' + predicted_word
        X = np.roll(X, -1)
        X[-1] = predicted_id + 1 - n_words
    return sentence

我们现在将此函数作为参数传递给Gradio库，以创建交互界面。

iface = gr.Interface(

    fn=generate_text, 
    inputs=["inp", "slider"], 
    outputs="text",
    inputs=[gr.inputs.Textbox(default="Enter the starting word..."), 
            gr.inputs.Slider(minimum=0.1, maximum=2.0, default=0.6, label="Temperature")],
    title="Shakespeare Text Generator", 
    description="Input the starting word and the model will generate Shakespearean text from there.")
iface.launch()

现在，我们已经成功地创建了一个简单而有用的文本预测模型，并使用Gradio库构建了一个交互式Web应用程序来与其进行交互。

5. 总结

在本文中，我们介绍了如何使用Gradio库创建一个简单的文本预测模型，并将其封装成一个交互式Web应用程序。我们使用NLTK库从莎士比亚的语料库中获取数据，并使用Python的NumPy库创建了一个简单的模型。交互式Web应用程序使用户可以方便地测试该模型，并生成新的文本。