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app.py

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 #!/usr/bin/env python
 
-from __future__ import annotations
-
-import argparse
-import functools
-import os
-import html
-import pathlib
-import tarfile
-
-import deepdanbooru as dd
-import gradio as gr
-import huggingface_hub
-import numpy as np
-import PIL.Image
-import tensorflow as tf
-import piexif
-import piexif.helper
-
-TITLE = 'DeepDanbooru String'
-
-TOKEN = os.environ['TOKEN']
-MODEL_REPO = 'NoCrypt/DeepDanbooru_string'
-MODEL_FILENAME = 'model-resnet_custom_v3.h5'
-LABEL_FILENAME = 'tags.txt'
-
-
-def parse_args() -> argparse.Namespace:
-    parser = argparse.ArgumentParser()
-    parser.add_argument('--score-slider-step', type=float, default=0.05)
-    parser.add_argument('--score-threshold', type=float, default=0.5)
-    parser.add_argument('--theme', type=str, default='dark-grass')
-    parser.add_argument('--live', action='store_true')
-    parser.add_argument('--share', action='store_true')
-    parser.add_argument('--port', type=int)
-    parser.add_argument('--disable-queue',
-                        dest='enable_queue',
-                        action='store_false')
-    parser.add_argument('--allow-flagging', type=str, default='never')
-    return parser.parse_args()
-
-
-def load_sample_image_paths() -> list[pathlib.Path]:
-    image_dir = pathlib.Path('images')
-    if not image_dir.exists():
-        dataset_repo = 'hysts/sample-images-TADNE'
-        path = huggingface_hub.hf_hub_download(dataset_repo,
-                                               'images.tar.gz',
-                                               repo_type='dataset',
-                                               use_auth_token=TOKEN)
-        with tarfile.open(path) as f:
-            f.extractall()
-    return sorted(image_dir.glob('*'))
-
-
-def load_model() -> tf.keras.Model:
-    path = huggingface_hub.hf_hub_download(MODEL_REPO,
-                                           MODEL_FILENAME,
-                                           use_auth_token=TOKEN)
-    model = tf.keras.models.load_model(path)
-    return model
-
-
-def load_labels() -> list[str]:
-    path = huggingface_hub.hf_hub_download(MODEL_REPO,
-                                           LABEL_FILENAME,
-                                           use_auth_token=TOKEN)
-    with open(path) as f:
-        labels = [line.strip() for line in f.readlines()]
-    return labels
-
-def plaintext_to_html(text):
-    text = "<p>" + "<br>\n".join([f"{html.escape(x)}" for x in text.split('\n')]) + "</p>"
-    return text
-
-def predict(image: PIL.Image.Image, score_threshold: float,
-            model: tf.keras.Model, labels: list[str]) -> dict[str, float]:
-    rawimage = image
-    _, height, width, _ = model.input_shape
-    image = np.asarray(image)
-    image = tf.image.resize(image,
-                            size=(height, width),
-                            method=tf.image.ResizeMethod.AREA,
-                            preserve_aspect_ratio=True)
-    image = image.numpy()
-    image = dd.image.transform_and_pad_image(image, width, height)
-    image = image / 255.
-    probs = model.predict(image[None, ...])[0]
-    probs = probs.astype(float)
-    res = dict()
-    for prob, label in zip(probs.tolist(), labels):
-        if prob < score_threshold:
-            continue
-        res[label] = prob
-    b = dict(sorted(res.items(),key=lambda item:item[1], reverse=True))
-    a = ', '.join(list(b.keys())).replace('_',' ').replace('(','\(').replace(')','\)')
-    c = ', '.join(list(b.keys()))
+从__未来_ _进口附注
+
+进口argparse
+进口functools
+进口操作系统（操作系统)
+进口超文本标记语言
+进口pathlib
+进口目标文件
+
+进口deepdanbooru如同截止日期（截止日期的缩写)
+进口格拉迪欧如同希腊
+进口拥抱脸_集线器
+进口numpy如同铭牌
+进口PIL。图像
+进口张量流如同法国南部（法国南部领地的缩写)
+进口皮耶西弗
+进口piexif.helper
+
+标题=DeepDanbooru字符串'
+
+TOKEN = os.environ['令牌']
+型号_回购=yo2266911/DeepDanbooru_string'
+型号文件名='型号-resnet_custom_v3.h5 '
+标签文件名=' tags.txt '
+
+
+极好的 解析参数()-> argparse。命名空间：
+parser = argparse。ArgumentParser()
+parser.add_argument(-分数-滑块-步长,类型=浮点型,默认值=0.05)
+parser.add_argument("分数阈值",类型=浮点型,默认值=0.5)
+parser.add_argument(主题,类型=字符串,默认值="暗草")
+parser.add_argument(-直播,动作=' store_true ')
+parser.add_argument(分享,动作=' store_true ')
+parser.add_argument(-港口，type=int)
+parser.add_argument(-禁用队列,
+目标='启用队列',
+动作=' store_false ')
+parser.add_argument(-允许标记,类型=字符串,默认值=从来没有)
+返回parser.parse_args()
+
+
+极好的 加载_样本_图像_路径()-> list[pathlib。路径]:
+image_dir = pathlib。路径（'图像')
+如果 不image_dir.exists():
+数据集报告=' hysts/sample-images-TADNE '
+路径=拥抱脸_集线器.HF _ hub _ download(数据集_报告
+images.tar.gz的,
+回购类型='数据集',
+使用_认证_令���=令牌)
+随着tarfile.open(路径)如同女：
+萃取塔
+返回已排序(图片_目录.全球'*'))
+
+
+极好的 负载模型()-> tf.keras.Model:
+路径=拥抱脸_集线器.HF _ hub _下载(车型_ REPO，
+型号_文件名,
+使用_认证_令牌=令牌)
+型号= TF .喀拉斯。模特。负载模型（路径)
+返回模型
+
+
+极好的 加载标签()-> list[str]:
+路径=拥抱脸_集线器.HF _ hub _下载(车型_ REPO，
+标签文件名,
+使用_认证_令牌=令牌)
+随着打开（路径)如同女：
+labels = [line.strip()为线条在f.readlines()]
+返回标签
+
+极好的 明文转换为html(文本):
+文本=" < p > " + " < br>\n "。加入([f "{html.escape(x)} "为x在文本分割(\n)]) +" </p > "
+返回文本
+
+极好的预测（图片:PIL .形象。Image，score_threshold: float，
+模型:tf.keras.Model，标签:list[str]) -> dict[str，float]:
+原始图像=图像
+_,高度,宽度,_ =模型。输入_形状
+image = np.asarray(image)
+image = tf.image.resize(image，
+大小=(高,宽),
+方法= TF . image . size method . area，
+preserve_aspect_ratio=真实的
+image = image.numpy()
+image = DD。形象。转换_和_ pad _ image(图像，宽度，高度)
+图像=图像/255。
+probs =模型。预测(图片[无,...])[0]
+probs = probs.astype(float)
+res = dict()
+对于prob，zip中的标签(probs.tolist()，标签):
+如果概率<分数阈值：
+继续
+RES[标签] = prob
+b = dict(sorted(res.items()，key=希腊字母的第11个项目:项目[1]，反向=真实的))
+a ='，'。join(list(b.keys())).替换（' _ '，' ')。替换（'('，' \(')。替换（')'，' \)')
+c ='，'。join(list(b.keys()))
     
-    items = rawimage.info
-    geninfo = ''
+items = rawimage.info
+geninfo =' '
     
     if "exif" in rawimage.info:
         exif = piexif.load(rawimage.info["exif"])