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app.py

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+import gradio as gr
+import tensorflow as tf
+import numpy as np
+
+# 事前訓練済みの画像分類モデルをロード
+model = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights="imagenet")
+
+# 画像をモデルの入力形式に変換する関数
+def preprocess_image(image):
+    image = tf.image.resize(image, (224, 224))
+    image = tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input(image)
+    return np.expand_dims(image, axis=0)
+
+# 予測を実行し、結果を返す関数
+def predict(image):
+    image = preprocess_image(image)
+    predictions = model.predict(image)
+    decoded_predictions = tf.keras.applications.mobilenet_v2.decode_predictions(predictions, top=1)
+    return decoded_predictions[0][0][1]  # ラベルを返す
+
+# Gradioインターフェースの定義
+iface = gr.Interface(
+    fn=predict,
+    inputs=gr.inputs.Image(type="numpy"),
+    outputs="text",
+    live=True
+)
+
+# アプリケーションを起動
+iface.launch()
+

requirements.txt

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+gradio
+tensorflow
+