مرحبًا أيها المبرمجون! لقد عدت بشيء مختلف عن المحتوى المعتاد. اليوم سنتعرف على Gradio! إنه مثل السحر في إنشاء تطبيقات تساعد الأشخاص على التحدث إلى الكمبيوتر.
الآن ربما تفكر ما هو هذا التدرج؟
تخيل التدرج باعتباره عصا سحرية لإنشاء التطبيقات. تخيل أن لديك روبوتًا أليفًا، وتريد أن تطرح عليه أسئلة أو تعرض له صورًا، فيقوم بالإجابة عليك! يساعدك Gradio على بناء واجهة حيث يمكنك كتابة الأشياء أو إعطاء الصور، ويمكن للكمبيوتر الاستجابة لها.
لست بحاجة إلى معرفة الكثير عن البرمجة للبدء. إنه أساسي جدًا وسهل الاستخدام. دعونا نرى كيف يمكنك استخدامه!
قبل البدء، نحتاج إلى إخبار الكمبيوتر بتثبيت Gradio.
افتح المحطة الخاصة بك.
اكتب هذا في المحطة:
تدرج تثبيت النقطة
سيساعدك هذا الأمر على تثبيت Gradio وإعداده لك. أنت الآن جاهز لإنشاء التطبيقات!
فلنقم بإنشاء تطبيقنا الأول! في هذا التطبيق، سيسألك الكمبيوتر عن اسمك، وسيقول لك الكمبيوتر مرحبًا. يبدو الأمر ممتعًا، أليس كذلك؟
اكتب هذا الرمز:
استيراد التدرج كـ gr
تحية محددة (الاسم):
إرجاع "مرحبًا، "الاسم"!"
iface = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", oututs="text")
iface.launch()
الآن يجب أن تفكر فيما يحدث في هذا الكود، دعنا نقسمه:
استيراد التدرج كـ gr: هذا يشبه القول بأن الكمبيوتر يستخدم التدرج لإنشاء التطبيق.
def Greeting(name): هذه هي الوظيفة التي تسألك عن اسمك وستعيد لك مرحبًا باسمك.
iface = gr.Interface(fn=greet, inputs="text",puts="text"): يخبر هذا الجزء التدرج كيفية إنشاء التطبيق. سوف يستغرق بعض النص كمدخل ويعيد النص كمخرج.
iface.launch(): يساعدنا هذا في بدء تشغيل التطبيق.
الآن قم بتشغيل الكود الخاص بك، وسترى مربعًا حيث يمكنك كتابة اسمك، وسوف يرحب بك الكمبيوتر. أليس هذا رائعًا، حاول كتابة اسمك.
لنجعل التطبيق أكثر روعة من خلال إضافة الصور! في هذا، سوف نعرض على الكمبيوتر بعض الصور ونطلب من الكمبيوتر التعرف عليها.
سنستخدم نموذجًا للتعلم الآلي يعرف بالفعل كيف تبدو العديد من الحيوانات.
اكتب هذا الكود:
استيراد التدرج كـ gr
من Tensorflow.keras.applications.resnet50 استيراد ResNet50، decode_predictions، preprocess_input
من Tensorflow.keras.preprocessing استيراد الصورة
استيراد numpy كـ np
النموذج = ResNet50(الأوزان = "imagenet")
تعريف classify_image(img):
img = image.img_to_array(img)
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = preprocess_input(img)
preds = model.predict(img)
إرجاع decode_predictions(preds, top=1)[0][0][1]
iface = gr.Interface(fn=classify_image, inputs="image",puts="label")
iface.launch()
دعونا نقسم هذا الكود لفهم وظائفه بشكل أفضل:
تحميل النموذج: نحن نقوم بتحميل ResNet50 كعقل لجهاز الكمبيوتر الخاص بنا، وهذا يساعد الكمبيوتر على تخمين ما هو موجود في صورتك.
classify_image: هذه الوظيفة تلتقط الصورة وتخمن ما تراه.
inputs="image": هنا الآن بدلاً من النص، يطلب تطبيقنا صورة كمدخل.
الآن يمكنك تشغيل الكود وتحميل صورة والسماح للكمبيوتر بتخمينها. يمكنك تحميل أي شيء فيه.
الآن بعد أن قمت بإنشاء تطبيق رائع، دعنا الآن نشاركه مع شبكتك وأصدقائك. يجعل Gradio هذا الأمر سهلاً للغاية من خلال إعطائك رابطًا خاصًا يمكنك مشاركته مع أي شخص في العالم!
إليك كيفية القيام بذلك:
قم بتغيير الجزء الأخير من الكود الخاص بك إلى هذا:
iface.launch(share=True)
عند تشغيل هذا الرمز، سيعطيك Gradio رابطًا يمكنك إرساله إلى أصدقائك. يمكنهم فتح الرابط في متصفحهم واللعب بتطبيقك، مثلك تمامًا!
يمكنك تخصيص تطبيق Gradio الخاص بك بالطريقة التي تريدها، دعنا نرى بعض الطرق لجعل تطبيقك أكثر متعة:
يمكنك إعطاء تطبيقك عنوانًا ووصفًا جيدًا لجعله أكثر تفاعلية.
iface = gr.Interface(
fn=classify_image,
المدخلات = "صورة"،
المخرجات = "التسمية"،
عنوان = "مصنف الحيوانات"،
description="قم بتحميل صورة، وسأخمن ما هو الحيوان!"
)
iface.launch()
الآن يبدو تطبيقك أكثر روعة، فهو أصبح الآن يحمل اسمًا ووصفًا مما يجعله يبدو أكثر احترافية.
2.استخدام المزيد من المدخلات والمخرجات
ماذا لو كنت تريد إعطاء الكمبيوتر المزيد من المعلومات؟ ربما تريد عرض صورة وكتابة بعض النصوص، يمكن لـ Gradio التعامل مع ذلك أيضًا!
إليك كيفية إنشاء تطبيق باستخدام صورة ونص كمدخلات:
iface = gr.Interface(
fn=classify_image,
المدخلات=["image"، "text"],
المخرجات = "التسمية"
)
iface.launch()
الآن سيلتقط تطبيقك صورة وبعض النص. يبدو الأمر كما لو أن جهاز الكمبيوتر الخاص بك أصبح أكثر ذكاءً!
رائع! لقد تعلمت للتو كيفية إنشاء تطبيقات رائعة باستخدام Gradio! يمكنك إنشاء الكثير من التطبيقات باستخدامه ويجعل البرمجة ممتعة حقًا. يمكنك استكشاف المزيد حول هذا الموضوع هنا.
أتمنى أن تكون قد استمتعت بهذه المدونة، وإذا كنت قد استمتعت بها، فلا تنس متابعتي على Linkedin وGithub. هيا أنا أيضًا أستحق بعض الشهرة، وإذا لم تفعل ذلك من فضلك انتقدني في التعليقات.
ترميز سعيد!!
تنصل: جميع الموارد المقدمة هي جزئيًا من الإنترنت. إذا كان هناك أي انتهاك لحقوق الطبع والنشر الخاصة بك أو الحقوق والمصالح الأخرى، فيرجى توضيح الأسباب التفصيلية وتقديم دليل على حقوق الطبع والنشر أو الحقوق والمصالح ثم إرسالها إلى البريد الإلكتروني: [email protected]. سوف نتعامل مع الأمر لك في أقرب وقت ممكن.
Copyright© 2022 湘ICP备2022001581号-3