大家好，我是狂师！
今天给大家推荐一款开源的Python库：Gradio！
Gradio是一个开源的Python库，用于创建机器学习和数据科学的交互式应用和演示。
项目地址：
https://github.com/gradio-app/gradio
1、项目介绍
Gradio旨在简化展示和测试机器学习模型的过程，它允许用户通过构建漂亮的界面来展示其模型，而无需编写复杂的前端代码。通过Gradio，可以快速地为模型创建Web界面，并支持多种类型的输入和输出，如文本、图像和音频。这个库非常适合于快速迭代开发和用户反馈获取，以及在教学和展示中与观众互动。
通过提供简单的API，Gradio可以在几行代码中将任何Python函数转换为一个Web应用程序，无需前端开发经验。
2、工具用途
Gradio的主要用途包括：
- 展示和测试机器学习模型：通过创建具有输入字段（如文本输入或图像上传）和输出字段（如模型预测结果）的界面，用户可以直接与模型进行交互，从而测试和验证模型的性能。
- 演示机器学习模型：Gradio可以帮助开发者向客户、合作者和学生展示机器学习模型的功能和应用场景。通过创建简单漂亮的用户界面，可以更好地展示模型的预测效果和可视化结果。
- 快速部署模型：通过自动共享链接，Gradio可以快速部署机器学习模型，并使其在互联网上可用。这使得开发者可以轻松地与团队成员、合作伙伴或用户共享模型，并收集他们对模型性能的反馈。
- 交互式调试模型：在开发过程中，Gradio提供了内置的操作和解释工具，允许开发者交互式地调试机器学习模型。
3、安装、使用
可以使用pip进行安装，安装之前要确保python版本大于 3.8。
pip install gradio
示例1: 牛刀小试
import gradio as gr
def greet(name, intensity):
return "Hello " * intensity + name + "!"
demo = gr.Interface(
fn=greet,
inputs=["text", "slider"],
outputs=["text"],
)
demo.launch()
运行之后，在浏览器打开http://localhost:7860/即可访问web程序
示例2：生成外网地址
import gradio as gr
def greet(name):
return "Hello " + name + "!"
demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="textbox", outputs="textbox")
demo.launch(share=True) # Share your demo with just 1 extra parameter
标签：Web,star,gr,Gradio,app,return,import,29.4,gradio
From： https://www.cnblogs.com/jinjiangongzuoshi/p/18210113