使用 Gradio 比较迁移学习模型

这段文字主要介绍了如何使用 Gradio 库来创建交互式机器学习模型界面，并以图像分类为例，展示了如何使用迁移学习技术（Inception V3 和 MobileNet）来比较不同模型的性能。

具体内容如下：

1. Gradio 库介绍： Gradio 库可以帮助开发者创建交互式机器学习模型界面，无需编写 HTML 代码。这对于快速原型开发 (POC) 非常有用。
2. 迁移学习技术： 本例中使用 Inception V3 和 MobileNet 两种迁移学习技术进行图像分类。
3. 界面设计： Gradio 库可以创建可上传多个图像、并可拖动、选择、提交的界面。
4. 数据准备： 从 URL 获取图像分类标签，并将其存储在 label 变量中。
5. 模型加载： 使用 TensorFlow 库加载 MobileNet 和 Inception V3 的预训练模型权重。
6. 模型比较： 通过比较两种模型在图像分类任务上的表现，展示迁移学习技术的应用。

总结： 本文介绍了 Gradio 库在创建交互式机器学习模型界面方面的优势，以及如何使用迁移学习技术来提高模型性能，并通过示例展示了具体的实现方法。

github: https://github.com/krishnaik06/GradioGradio 使用几行代码为您的 ML 模型、函数或 API 生成易于使用的 UI。直接集成到您的 Python 笔记本中，或与任何人共享链接。代码示例：https://www.gradio.app/ml_examples