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.gitattributes

@@ -1,36 +1,36 @@
-*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.npy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.npz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.ot filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.pickle filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.wasm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.xz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-weights/weights.data-00000-of-00001 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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+*.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.npy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.npz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ot filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pickle filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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+*.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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+*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+weights/weights.data-00000-of-00001 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

README.md

@@ -1,12 +1,12 @@
----
-title: Mnist Image Classification
-emoji: 👁
-colorFrom: purple
-colorTo: green
-sdk: gradio
-sdk_version: 5.0.1
-app_file: app.py
-pinned: false
----
-
+---
+title: Mnist Image Classification
+emoji: 👁
+colorFrom: purple
+colorTo: green
+sdk: gradio
+sdk_version: 5.0.1
+app_file: app.py
+pinned: false
+---
+
 Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

app.py

@@ -1,31 +1,31 @@
-import numpy as np
-import gradio as gr
-from PIL import Image
-from tensorflow import keras
-
-model = keras.models.Sequential([
-  keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),      # Diese Schicht nimmt unser 2D-Bild und verwandelt es in ein 1D-Array
-  keras.layers.Dense(512, activation='relu'),       # Als Nächstes kommen zwei Schichten mit 512 künstlichen Neuronen. Als Funktion wählen wir 'relu' f(x) = max(0,x)
-  keras.layers.Dense(512, activation='relu'),     
-  keras.layers.Dense(10,  activation='softmax')    # Die letzte Schicht besteht aus 10 Neuronen, die für unsere 10 Zahlen stehen. Die 'softmax' Funktion wandelt die Ergebnisse der vorherigen Schicht in Wahrscheinlichkeiten
-])
-
-model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(0.001),
-              loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
-              metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
-
-model.load_weights('./weights/weights')
-
-def classify(input):
-    image = np.expand_dims(np.array(Image.fromarray(input['layers'][0]).resize((28,28), resample=Image.Resampling.BILINEAR), dtype=int), axis=0)
-    prediction = model.predict(image).tolist()[0]
-    return {str(i): float(prediction[i]) for i in range(10)}
-
-input_sketchpad = gr.Paint(image_mode="L", brush=gr.components.image_editor.Brush(default_color="rgb(156, 104, 200)"))
-output_lable = gr.Label()
-
-gr.Interface(fn=classify,               
-             inputs=input_sketchpad,   
-             outputs=output_lable,
-             allow_flagging=False, 
+import numpy as np
+import gradio as gr
+from PIL import Image
+from tensorflow import keras
+
+model = keras.models.Sequential([
+  keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),      # Diese Schicht nimmt unser 2D-Bild und verwandelt es in ein 1D-Array
+  keras.layers.Dense(512, activation='relu'),       # Als Nächstes kommen zwei Schichten mit 512 künstlichen Neuronen. Als Funktion wählen wir 'relu' f(x) = max(0,x)
+  keras.layers.Dense(512, activation='relu'),     
+  keras.layers.Dense(10,  activation='softmax')    # Die letzte Schicht besteht aus 10 Neuronen, die für unsere 10 Zahlen stehen. Die 'softmax' Funktion wandelt die Ergebnisse der vorherigen Schicht in Wahrscheinlichkeiten
+])
+
+model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(0.001),
+              loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
+              metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
+
+model.load_weights('./weights/mnist.weights.h5')
+
+def classify(input):
+    image = np.expand_dims(np.array(Image.fromarray(input['layers'][0]).resize((28,28), resample=Image.Resampling.BILINEAR), dtype=int), axis=0)
+    prediction = model.predict(image).tolist()[0]
+    return {str(i): float(prediction[i]) for i in range(10)}
+
+input_sketchpad = gr.Paint(image_mode="L", brush=gr.components.image_editor.Brush(default_color="rgb(156, 104, 200)"))
+output_lable = gr.Label()
+
+gr.Interface(fn=classify,               
+             inputs=input_sketchpad,   
+             outputs=output_lable,
+             allow_flagging=False, 
              theme=gr.themes.Soft()).launch()

mnist.weights.h5

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e8ee2458b193128da231096cae9d7dd9c6bb3fc92a220ba992b9399a7038d7c6
+size 8062528

requirements.txt

@@ -1,4 +1,4 @@
-numpy
-gradio
-Pillow
+numpy
+gradio
+Pillow
 tensorflow

training.py

@@ -1,21 +1,21 @@
-from tensorflow import keras
-
-(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
-
-x_train = x_train / 255.0
-x_test = x_test / 255.0
-
-model = keras.models.Sequential([
-  keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),      # Diese Schicht nimmt unser 2D-Bild und verwandelt es in ein 1D-Array
-  keras.layers.Dense(512, activation='relu'),       # Als Nächstes kommen zwei Schichten mit 512 künstlichen Neuronen. Als Funktion wählen wir 'relu' f(x) = max(0,x)   
-  keras.layers.Dense(512, activation='relu'),   
-  keras.layers.Dense(10,  activation='softmax')    # Die letzte Schicht besteht aus 10 Neuronen, die für unsere 10 Zahlen stehen. Die 'softmax' Funktion wandelt die Ergebnisse der vorherigen Schicht in Wahrscheinlichkeiten
-])
-
-model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(0.001),
-              loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
-              metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
-
-model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=6) 
-
-model.save_weights('./weights/weights')
+from tensorflow import keras
+
+(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
+
+x_train = x_train / 255.0
+x_test = x_test / 255.0
+
+model = keras.models.Sequential([
+  keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),      # Diese Schicht nimmt unser 2D-Bild und verwandelt es in ein 1D-Array
+  keras.layers.Dense(512, activation='relu'),       # Als Nächstes kommen zwei Schichten mit 512 künstlichen Neuronen. Als Funktion wählen wir 'relu' f(x) = max(0,x)   
+  keras.layers.Dense(512, activation='relu'),   
+  keras.layers.Dense(10,  activation='softmax')    # Die letzte Schicht besteht aus 10 Neuronen, die für unsere 10 Zahlen stehen. Die 'softmax' Funktion wandelt die Ergebnisse der vorherigen Schicht in Wahrscheinlichkeiten
+])
+
+model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(0.001),
+              loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
+              metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
+
+model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=6) 
+
+model.save_weights('./weights/mnist.weights.h5')