longdsp/prj

1import gradio as gr
2import tensorflow as tf
3import numpy as np
4from PIL import Image
5
6model = tf.keras.models.load_model('model.keras')
7
8CLASS_NAMES = ['Самолет', 'Автомобиль', 'Птица', 'Кошка', 'Олень', 
9               'Собака', 'Лягушка', 'Лошадь', 'Корабль', 'Грузовик']
10
11def predict_image(img):
12    if img is None:
13        return "Пожалуйста, загрузите изображение."
14    
15    img = Image.fromarray(img.astype('uint8'), 'RGB')
16    img = img.resize((32, 32))
17    
18    img_array = np.array(img) / 255.0
19    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
20    
21    predictions = model.predict(img_array)[0]
22    
23    results = {CLASS_NAMES[i]: float(predictions[i]) for i in range(10)}
24    return results
25
26interface = gr.Interface(
27    fn=predict_image,
28    inputs=gr.Image(),
29    outputs=gr.Label(num_top_classes=3),
30    title="Классификатор изображений CIFAR-10",
31    description="Загрузите любое изображение, и обученная сверточная нейросеть определит его класс."
32)
33
34if __name__ == "__main__":
35    interface.launch()