Upload 3 files

app.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+import gradio as gr
+from tensorflow.keras.models import load_model
+from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
+from PIL import Image
+import numpy as np
+
+# Загрузка модели
+model = load_model("digit_recognizer_model.h5")
+
+# Функция для обработки изображения и предсказания
+def predict_digit(image):
+    image = image.convert("L")                # Конвертация в градации серого
+    image = image.resize((28, 28))            # Изменение размера на 28x28
+    image = img_to_array(image)               # Преобразование в numpy-массив
+    image = image.reshape(1, 28, 28, 1)       # Преобразование в формат (1, 28, 28, 1)
+    image = image / 255.0                     # Нормализация
+
+    prediction = model.predict(image)         # Предсказание
+    predicted_class = np.argmax(prediction)   # Получение класса с наибольшей вероятностью
+    return f"Предсказанное число: {predicted_class}"
+
+# Интерфейс Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=predict_digit,
+    inputs=gr.inputs.Image(shape=(28, 28)),  # Ожидается изображение
+    outputs="text",                          # Вывод в виде текста
+    title="Распознавание цифр"
+)
+
+# Запуск приложения
+if __name__ == "__main__":
+    interface.launch()

digit_recognizer_model.h5

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:b46ff188a2c0455dad0e44b67aa0e825fe1defd8b2c66315e80f9da6a6580c4e
+size 2744496

requirements.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+fastapi
+uvicorn
+tensorflow
+numpy
+pillow