Gradioのautoreloadに対応

https://www.gradio.app/guides/developing-faster-with-reload-mode

app.py

@@ -3,18 +3,26 @@
     SaliencyMapDemo
 """
 from argparse import ArgumentParser, BooleanOptionalAction
+#from datetime import datetime
+import sys
+from typing import Literal
+
+import gradio as gr
+import numpy as np
 
 from src import PROGRAM_NAME, get_package_version
+from src.reporter import log
+from src.saliency import SaliencyMap, convert_colormap
+from src.utils import Stopwatch
 
 __version__ = get_package_version()
+log.info("#アプリ起動中")
+watch = Stopwatch.start_new()
 
 
-def main():
-    from src.myapp import run_app
+def parse_args():
     """
-        エントリーポイント
-        1, コマンドライン引数の解析を行います
-        2, アプリを起動します。
+    コマンドライン引数の解析を行います
     """
     parser = ArgumentParser(prog=PROGRAM_NAME, description=PROGRAM_NAME)
     parser.add_argument('--inbrowser',
@@ -25,11 +33,147 @@ def main():
                         type=int, default=7860, help="Gradio server port")
     parser.add_argument('--max_file_size',
                         type=str, default="20MB", help="Gradio max file size")
-    parser.add_argument('--version', action='version', version=f'%(prog)s {__version__}')
+    parser.add_argument('--version', 
+                        action='version', version=f'%(prog)s {__version__}')
+
+    return parser.parse_args()
+
+
+def jet_tab_selected(image: np.ndarray):
+    """
+    JETタブを選択時
+    """
+    sw = Stopwatch.start_new()
+    log.info(f"#jet_tab_selected({sw.elapsed:.3f}s)")
+    saliency = SaliencyMap("SpectralResidual")
+    success, saliency_map = saliency.compute(image)
+    if not success:
+        return image  # エラーが発生した場合は入力画像を返します。
+    retval = convert_colormap(image, saliency_map, "jet")
+    log.info(f"#jet_tab_selected({sw.elapsed:.3f}s)")
+    return retval
+
+
+def hot_tab_selected(image: np.ndarray):
+    """
+    HOTタブを選択時
+    """
+    sw = Stopwatch.start_new()
+    log.info(f"#hot_tab_selected({sw.elapsed:.3f}s)")
+    saliency = SaliencyMap("SpectralResidual")
+    success, saliency_map = saliency.compute(image)
+    if not success:
+        return image  # エラーが発生した場合は入力画像を返します。
+    retval = convert_colormap(image, saliency_map, "turbo")
+    log.info(f"#hot_tab_selected({sw.elapsed:.3f}s)")
+    return retval
+
+
+def submit_clicked(image: np.ndarray, algorithm: Literal["SpectralResidual", "FineGrained"]):
+    """
+    入力画像を元に顕著マップを計算します。
+
+    Parameters:
+        image: 入力画像
+        str: 顕著性マップのアルゴリズム
+    Returns:
+        np.ndarray: JET画像
+        np.ndarray: HOT画像
+    """
+    sw = Stopwatch.start_new()
+    log.info(f"#submit_clicked({sw.elapsed:.3f}s)")
+    #
+    saliency = SaliencyMap(algorithm)
+    log.info(f"#SaliencyMap({sw.elapsed:.3f}s)")
+    success, saliency_map = saliency.compute(image)
+    log.info(f"#compute({sw.elapsed:.3f}s)")
+
+    if not success:
+        return image, image  # エラーが発生した場合は入力画像を返します。
+
+    log.info(f"#jet({sw.elapsed:.3f}s)")
+    jet = convert_colormap(image, saliency_map, "jet")
+    # jet = None
+    log.info(f"#hot({sw.elapsed:.3f}s)")
+    hot = convert_colormap(image, saliency_map, "hot")
+    saliency = None
+    log.info(f"#submit_clicked({sw.elapsed:.3f}s)")
+    return jet, hot
 
-    args = parser.parse_args()
-    run_app(args)
+
+args = parse_args()
+"""
+アプリの画面を作成し、Gradioサービスを起動します。
+    analytics_enabled=False
+    https://github.com/gradio-app/gradio/issues/4226
+    ホットリロード対応として、topレベルのインデントに。
+    https://www.gradio.app/guides/developing-faster-with-reload-mode
+"""
+with gr.Blocks(
+    analytics_enabled=False,
+    title=f"{PROGRAM_NAME} {get_package_version()}",
+    head="""
+    <meta name="format-detection" content="telephone=no">
+    <meta name="robots" content="noindex, nofollow, noarchive">
+    <meta name="referrer" content="no-referrer" />
+    """
+) as demo:
+    gr.Markdown("""
+        # Saliency Map demo.
+        """)
+    with gr.Accordion("取り扱い説明書", open=False):
+        gr.Markdown("""
+            1. inputタブで画像を選択します。
+            2. Submitボタンを押します。
+            3. 結果は、JETタブとHOTタブに表示します。  
+        """)
+    algorithm_type = gr.Radio(
+        ["SpectralResidual", "FineGrained"],
+        label="Saliency",
+        value="SpectralResidual",
+        interactive=True
+    )
+
+    submit_button = gr.Button("submit", variant="primary")
+
+    with gr.Row():
+        with gr.Tab("input", id="input"):
+            image_input = gr.Image(sources=["upload", "clipboard"], interactive=True)
+        with gr.Tab("overlay(JET)"):
+            image_overlay_jet = gr.Image(interactive=False)
+            # tab_jet.select(jet_tab_selected,
+            # inputs=[image_input],
+            # outputs=image_overlay_jet)
+        with gr.Tab("overlay(HOT)"):
+            image_overlay_hot = gr.Image(interactive=False)
+            # tab_hot.select(hot_tab_selected,
+            # inputs=[image_input],
+            # outputs=image_overlay_hot, api_name=False)
+    #
+    submit_button.click(
+        submit_clicked,
+        inputs=[image_input, algorithm_type],
+        outputs=[image_overlay_jet, image_overlay_hot]
+    )
+    gr.Markdown(f"""
+        Python {sys.version}  
+        App {get_package_version()}  
+    """)
+
+    demo.queue(default_concurrency_limit=1)
+
+    log.info(f"#アプリ起動完了({watch.elapsed:.3f}s)アプリを終了するにはCtrl+Cキーを入力してください。")
 
 
 if __name__ == "__main__":
-    main()
+    log.info(f"#launch({watch.elapsed:.3f}s)")
+    # アプリを起動します。
+    # https://www.gradio.app/docs/gradio/blocks#blocks-launch
+    demo.launch(
+        inbrowser=args.inbrowser,
+        share=args.share,
+        server_port=args.server_port,
+        max_file_size=args.max_file_size,
+    )
+
+log.info(f"#Hot Reload完了({watch.elapsed:.3f}s)")

run_hot_reload.bat

@@ -0,0 +1,7 @@
+@echo on
+
+cd %~dp0
+call venv\Scripts\activate
+gradio app.py
+
+TIMEOUT /T 10

src/myapp.py

@@ -1,154 +0,0 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""myapp Widget"""
-import argparse
-#from datetime import datetime
-import sys
-from typing import Literal
-
-import gradio as gr
-import numpy as np
-
-from . import PROGRAM_NAME
-from src.reporter import log
-from src.saliency import SaliencyMap, convert_colormap
-from src.utils import Stopwatch, get_package_version
-
-log.info("#アプリ起動中")
-watch = Stopwatch.start_new()
-
-
-def jet_tab_selected(image: np.ndarray):
-    """
-    JETタブを選択時
-    """
-    #print(f"{datetime.now()}#jet")
-    saliency = SaliencyMap("SpectralResidual")
-    success, saliency_map = saliency.compute(image)
-    if not success:
-        return image  # エラーが発生した場合は入力画像を返します。
-    retval = convert_colormap(image, saliency_map, "jet")
-    #print(f"{datetime.now()}#jet")
-    return retval
-
-
-def hot_tab_selected(image: np.ndarray):
-    """
-    HOTタブを選択時
-    """
-    #print(f"{datetime.now()}#hot")
-    saliency = SaliencyMap("SpectralResidual")
-    success, saliency_map = saliency.compute(image)
-    if not success:
-        return image  # エラーが発生した場合は入力画像を返します。
-    retval = convert_colormap(image, saliency_map, "turbo")
-    #print(f"{datetime.now()}#hot")
-    return retval
-
-
-def submit_clicked(image: np.ndarray, algorithm: Literal["SpectralResidual", "FineGrained"]):
-    """
-    入力画像を元に顕著マップを計算します。
-
-    Parameters:
-        image: 入力画像
-        str: 顕著性マップのアルゴリズム
-    Returns:
-        np.ndarray: JET画像
-        np.ndarray: HOT画像
-    """
-    sw = Stopwatch.start_new()
-    log.info(f"#submit_clicked({sw.elapsed:.3f}s)")
-    #
-    saliency = SaliencyMap(algorithm)
-    log.info(f"#SaliencyMap({sw.elapsed:.3f}s)")
-    success, saliency_map = saliency.compute(image)
-    log.info(f"#compute({sw.elapsed:.3f}s)")
-
-    if not success:
-        return image, image  # エラーが発生した場合は入力画像を返します。
-
-    log.info(f"#jet({sw.elapsed:.3f}s)")
-    jet = convert_colormap(image, saliency_map, "jet")
-    # jet = None
-    log.info(f"#hot({sw.elapsed:.3f}s)")
-    hot = convert_colormap(image, saliency_map, "hot")
-    saliency = None
-    log.info(f"#submit_clicked({sw.elapsed:.3f}s)")
-    return jet, hot
-
-
-def run_app(args: argparse.Namespace) -> None:
-    """
-    アプリの画面を作成し、Gradioサービスを起動します。
-
-    Parameters:
-        args: コマンドライン引数
-        watch: 起動したスタート時間
-    """
-    # analytics_enabled=False
-    # https://github.com/gradio-app/gradio/issues/4226
-    with gr.Blocks(
-        analytics_enabled=False,
-        title=f"{PROGRAM_NAME} {get_package_version()}",
-        head="""
-        <meta name="format-detection" content="telephone=no">
-        <meta name="robots" content="noindex, nofollow, noarchive">
-        <meta name="referrer" content="no-referrer" />
-        """
-    ) as demo:
-
-        gr.Markdown("""
-            # Saliency Map demo.
-            """)
-        with gr.Accordion("取り扱い説明書", open=False):
-            gr.Markdown("""
-                1. inputタブで画像を選択します。
-                2. Submitボタンを押します。
-                3. 結果は、JETタブとHOTタブに表示します。  
-            """)
-        algorithm_type = gr.Radio(
-            ["SpectralResidual", "FineGrained"],
-            label="Saliency",
-            value="SpectralResidual",
-            interactive=True
-        )
-
-        submit_button = gr.Button("submit", variant="primary")
-
-        with gr.Row():
-            with gr.Tab("input", id="input"):
-                image_input = gr.Image(sources=["upload", "clipboard"],
-                                       interactive=True)
-            with gr.Tab("overlay(JET)"):
-                image_overlay_jet = gr.Image(interactive=False)
-                # tab_jet.select(jet_tab_selected,
-                # inputs=[image_input],
-                # outputs=image_overlay_jet)
-            with gr.Tab("overlay(HOT)"):
-                image_overlay_hot = gr.Image(interactive=False)
-                # tab_hot.select(hot_tab_selected,
-                # inputs=[image_input],
-                # outputs=image_overlay_hot, api_name=False)
-        #
-        submit_button.click(
-            submit_clicked,
-            inputs=[image_input, algorithm_type],
-            outputs=[image_overlay_jet,
-                     image_overlay_hot]
-        )
-
-        gr.Markdown(f"""
-            Python {sys.version}  
-            App {get_package_version()}  
-        """)
-
-        demo.queue(default_concurrency_limit=5)
-
-        log.info(f"#アプリ起動完了({watch.stop():.3f}s)")
-        # https://www.gradio.app/docs/gradio/blocks#blocks-launch
-        demo.launch(
-            inbrowser=args.inbrowser,
-            share=args.share,
-            server_port=args.server_port,
-            max_file_size=args.max_file_size,
-        )