嘿，我的程序员们！我带着与平常不同的内容回来了。今天我们要学习Gradio！制作帮助人们与计算机对话的应用程序就像魔法一样。
现在你可能在想这个渐变是什么？
将gradio想象成制作应用程序的魔杖。想象一下，你有一个宠物机器人，你想问它问题或给它看图片，它就会回答你！Gradio帮助您构建一个界面，您可以在其中输入内容或给出图片，并且计算机可以响应它。
您无需了解很多有关编码的知识即可开始。它非常基本且易于使用。让我们看看如何使用它！
开始之前，我们需要告诉计算机安装Gradio。
打开您的终端。
在终端中输入：
pip安装渐变
此命令将帮助您安装gradio并为您进行设置。现在您已准备好创建应用程序了！
让我们制作我们的第一个应用程序！在此应用程序中，计算机会询问您的姓名，然后计算机会向您问好。听起来很有趣，对吧？
编写此代码：
将gradio导入为gr
def问候（名字）：返回“你好，”+姓名+“！”
iface=gr.Interface(fn=greet,输入=“文本”,输出=“文本”)iface.launch()
现在你一定在想这段代码发生了什么，让我们来分解一下：
importgradioasgr：这就像说计算机使用gradio来制作应用程序。
defgreet(name)：这是询问你的名字的函数，并将返回你的Hello和你的名字。
iface=gr.Interface(fn=greet,inputs="text",outputs="text")：这部分告诉gradio如何构建应用程序。它将接受一些文本作为输入并返回文本作为输出。
iface.launch()：这有助于我们启动应用程序。
现在运行你的代码，你会看到一个可以写你的名字的框，计算机会向你打招呼。是不是很酷，尝试输入你的名字。
让我们通过添加图片让应用程序变得更酷！在此，我们将向计算机显示一些图片并告诉计算机识别它。
我们将使用已经知道许多动物长什么样的机器学习模型。
将gradio导入为gr从tensorflow.keras.applications.resnet50导入ResNet50，decode_predictions，preprocess_input从tensorflow.keras.preprocessing导入图像将numpy导入为np
模型=ResNet50(weights="imagenet")
defclassify_image(img):img=image.img_to_array(img)img=np.expand_dims(img,axis=0)img=preprocess_input(img)preds=model.predict(img)返回decode_predictions(preds,top=1)[0][0][1]
iface=gr.Interface(fn=classify_image,输入=“图像”,输出=“标签”)iface.launch()
让我们分解这段代码，以更好地理解它的功能：
加载模型：我们正在上传ResNet50作为我们计算机的大脑，这可以帮助计算机猜测你的图片中的内容。
classify_image:此函数获取图像并猜测它看到了什么。
inputs="image":现在我们的应用程序要求输入图片而不是文本。
现在您可以运行代码，上传图片并让计算机猜测。您可以在其中上传任何内容。
具体操作方法如下：
将代码的最后部分更改为：
iface.launch(share=True)
当您运行此代码时，Gradio将为您提供一个链接，您可以将其发送给您的朋友。他们可以在浏览器中打开链接并使用您的应用程序，就像您一样！
您可以按照您想要的方式自定义您的渐变应用程序，让我们看看一些让您的应用程序更有趣的方法：
您可以为您的应用指定一个好的标题和描述，以使其更具交互性。
iface=gr.Interface(fn=分类图像，输入=“图像”，输出=“标签”，title="动物分类器",description="上传图片，我猜猜是什么动物！")iface.launch()
现在您的应用程序看起来更酷了，它现在有名称和描述，这使它看起来更专业。
2.使用更多输入和输出
如果你想给计算机更多信息怎么办？也许您想向其显示图片并输入一些文本，Gradio也可以处理！
以下是如何制作一个同时使用图像和文本作为输入的应用程序：
iface=gr.Interface(fn=分类图像，输入=[“图像”,“文本”],输出=“标签”)iface.launch()
现在您的应用程序将同时获取图像和一些文本。就像您的计算机变得更聪明一样！