gradio高级技巧2

前文：gradio构建AI算法网页界面显示教程（附实战代码）
gradio高级技巧

1. 自定义预处理和后处理函数

你可以利用 Gradio 的 preprocess 和 postprocess 参数，在数据输入前进行预处理，在输出后进行后处理。这样可以实现自定义的数据处理逻辑，比如图像预处理、文本清洗等。

import gradio as gr
from PIL import Image

def preprocess(img):
    # 自定义图像预处理逻辑
    img = Image.open(img)
    img = img.resize((224, 224))
    return img

def postprocess(output):
    # 自定义后处理逻辑
    return output

iface = gr.Interface(preprocess=preprocess, postprocess=postprocess)

2. 添加说明文档和参数

Gradio 提供了 description 和 parameters 参数，用于添加详细的说明文档和参数描述，让用户更好地了解界面功能和使用方法。

import gradio as gr

def image_classifier(image):
    # 图像分类器代码
    return "分类结果：" + image

iface = gr.Interface(
    fn=image_classifier,
    inputs=gr.inputs.Image(),
    outputs="text",
    title="图像分类器",
    description="上传图片并对其进行分类",
    parameters={
        "image": "请上传图片文件"
    }
)

3. 使用 enable_queue 控制并发处理

Gradio 的 enable_queue 参数可以控制界面的并发处理能力，当设置为 True 时，可以避免多个请求同时到达时导致的处理堵塞。

import gradio as gr

def text_classifier(text):
    # 文本分类器代码
    return "分类结果：" + text

iface = gr.Interface(
    fn=text_classifier,
    inputs=gr.inputs.Textbox(),
    outputs="text",
    enable_queue=True  # 启用队列处理请求
)

如果觉得文章对你有用请点赞、关注 ->> 你的点赞对我太有用了
群内交流更多技术
130856474 <-- 在这里