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gradio怎么把u-net模型可视化

时间: 2025-03-23 16:13:36 浏览: 40

Gradio 是一个用于快速构建机器学习和深度学习模型交互界面的 Python 库。如果想通过 Gradio 将 U-Net 模型可视化，可以按照以下步骤操作： ### 步骤一：准备数据与模型首先需要加载训练好的 U-Net 模型以及测试图像集。U-Net 通常应用于医学影像分割、物体检测等任务。 ```python import torch from torchvision import transforms # 加载预训练的UNet模型 (假设已经保存了.pth文件) model = torch.load('unet_model.pth') model.eval() # 设置模型为评估模式 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((512, 512)), # 确保输入大小匹配网络需求 transforms.ToTensor() ]) ``` ### 步骤二：创建推理函数编写一段推理代码，在给定一张图片作为输入的情况下返回预测结果（如分割掩码图）。 ```python def predict(image): input_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 添加batch维度，并转换成张量 with torch.no_grad(): output = model(input_tensor) pred_mask = torch.argmax(output.squeeze(), dim=0).detach().cpu().numpy() * 255 // output.shape[1] return pred_mask.astype("uint8") # 转换回适合显示的数据类型并归一化到 [0~255] 的范围 ``` ### 步骤三：整合进 Gradio 接口最后利用 `gr.Interface` 创建简单的 WebUI 来展示效果。 ```python import gradio as gr demo = gr.Interface( fn=predict, inputs="image", outputs="image" ) if __name__ == "__main__": demo.launch(debug=True) # 启动服务，默认会打开浏览器页面查看应用 ``` 以上脚本运行成功后将弹出窗口允许用户上传任意图像并通过实时处理显示出对应的 UNET 输出内容。当然也可以进一步美化界面增加更多选项比如滑块调整阈值之类的功能提升用户体验。

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