File size: 1,085 Bytes
f467fc5 d326a56 f467fc5 d326a56 f467fc5 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 | import gradio as gr
import keras
import numpy as np
from PIL import Image
from huggingface_hub import hf_hub_download
import keras
# 1. Model dosyasını Hugging Face üzerinden doğrudan indirip dosya yolunu alıyoruz
model_path = hf_hub_download(repo_id="kaanakdag/corn", filename="model.keras")
# 2. Modeli indirilen spesifik dosya yolundan yüklüyoruz
model = keras.saving.load_model(model_path)
def predict(image):
if image is None:
return "Görsel alınamadı."
# Modelinize uygun boyutlandırma (Örn: 224x224)
img = Image.fromarray(image).resize((224, 224))
img_array = np.array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
# Hugging Face sunucusunda tahmin işlemi
predictions = model.predict(img_array)
predicted_index = int(np.argmax(predictions[0]))
confidence = float(np.max(predictions[0]))
return f"Sınıf ID: {predicted_index} (Güven: %{confidence*100:.2f})"
# API uç noktasını oluşturma
iface = gr.Interface(
fn=predict,
inputs=gr.Image(),
outputs="text"
)
iface.launch() |