Upload 3 files

app.py

@@ -0,0 +1,52 @@
+from os import listdir
+
+import gradio as gr
+import torch
+from torchvision import transforms
+from torchvision.models import resnet34
+
+
+def image_classifier(image):
+    # Готовим данные
+    inputs = transform(image)
+    inputs = inputs.unsqueeze(0)
+
+    # Пропускаем данные через модель
+    with torch.no_grad():
+        outputs = model(inputs)
+
+    # Ставим метки и вероятности
+    predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs[0], dim=0)
+    predictions = predictions[:len(labels)]
+    return {labels[i]: p.item() for i, p in enumerate(predictions)}
+
+
+# Загружаем модель
+model = resnet34()
+state = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))
+model.load_state_dict(state)
+model.eval()
+
+# Преобразования над сырыми данными
+transform = transforms.Compose([
+    transforms.Resize(256),
+    transforms.CenterCrop(224),
+    transforms.ToTensor(),
+    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
+                         std=[0.229, 0.224, 0.225]),
+])
+
+# Названия классов
+labels = [
+    'Pedro Pascal',
+    'Robert Downey Jr',
+    'Tom Holland',
+]
+
+# Добавляем виджет в интерфейс
+img_widget = gr.Image(image_mode='RGB', type='pil')
+app = gr.Interface(fn=image_classifier, inputs=img_widget, outputs='label',
+                   flagging_mode='never')
+
+# Запускаем приложение
+app.launch()

model.pth

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:7acbc67a9dcc79c402995c89779769616312cfd21ba2572530681f0754ca71b3
+size 87318722

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+--index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
+torch
+torchvision