gradioのgr.Interfaceについて

はじめに

gradioを使えば簡単な機械学習のデモアプリが作れます．
公式のドキュメント
https://www.gradio.app/docs/
公式のクイックスタート
https://gradio.app/quickstart/

上記のサイトを見れば分かると思いますが，ここでは自分の解釈を書いていきます．

目次

1. gr.Interfaceについて
2. 複数入力のとき
3. 参考文献

gr.Interfaceについて

gradioを扱う上で一番大事なところかつ，ここさえ分かっていればOKなところです．
必要な引数が，fn,inputs,outputsの3つあります．

下のコードは，入力が画像，出力がラベルである，画像の識別問題です．（公式サイトにあるコード）
今回は識別はせずに固定値を出力しているようにしています．

import gradio as gr

def image_classifier(inp):
    return {'cat': 0.3, 'dog': 0.7}

demo = gr.Interface(fn=image_classifier, inputs="image", outputs="label")
demo.launch()

簡単に書くと，fnという関数にinputsの値を引数として渡して，その出力をoutputsとするよみたいな感じです．
そのとき，inputsの型とoutputsの型を事前に決めておいてねという感じです．
型が決まらないと，UIの方の入力ボックスが決まらないからですね．

def fn(inputs):
    return outputs

outputs = fn(inputs)

複数入力のとき

入力が複数のときは，inputs=[]にするといいです．
出力が複数あるときも同じくoutputs=[]でいいです．
inputsの中身順番と，fnの引数の順番は通じているから，合わせるようにしないといけません．

import gradio as gr

def greet(firstname, lastname):
    name = firstname + ' ' +lastname
    return name, len(firstname + lastname)

demo = gr.Interface(
    fn=greet,
    inputs=["text", "text"],
    outputs=["text", "text"],
)
demo.launch()

参考文献

No	内容	URL
1	公式のドキュメント	https://www.gradio.app/docs/
2	公式のクイックスタート	https://gradio.app/quickstart/