import streamlit as st import base64 import streamlit as st import plotly.express as px df = px.data.iris() @st.cache_data def get_img_as_base64(file): with open(file, "rb") as f: data = f.read() return base64.b64encode(data).decode() page_bg_img = f""" """ st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True) import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ################################################################################################ #Тут нужно будет добаить модель. Ниже пример: # # Загрузка модели # model = keras.models.load_model('cgan_model.h5') # # Задание размерностей входных данных модели # latent_dim = 128 # num_classes = 10 # # Функция для генерации изображения # def generate_image(number): # random_latent_vector = tf.random.normal(shape=(1, latent_dim)) # one_hot_label = tf.one_hot([number], num_classes) # input_data = tf.concat([random_latent_vector, one_hot_label], axis=1) # generated_image = model.predict(input_data) # generated_image = generated_image.reshape(28, 28) # generated_image = tf.image.resize(generated_image[None, ...], (28, 28))[0] # Добавлено [None, ...] для добавления измерения # return generated_image ################################################################################################ #Оформление col1, col2, col3 = st.columns([1,5,1]) with col2: st.title('Название модели') col1, col2, col3 = st.columns([2,5,2]) with col2: number = st.slider('Выберите число:', 0, 9, step=1) ################################################################################################ # Часть, отображаемая на странице # number = st.slider('Выберите число:', 0, 9, step=1) # #col1.subheader("Гистограмма total_bill:") # # Генерация и отображение изображения # generated_image = generate_image(number) # generated_image_np = generated_image.numpy() # Преобразование в массив NumPy # fig, ax = plt.subplots() # ax.scatter([1, 2], [1, 2], color='black') # plt.imshow(generated_image_np, cmap='gray') # plt.axis('off') # fig.set_size_inches(3, 3) # st.pyplot(fig) ################################################################################################ #st.markdown("

", unsafe_allow_html=True) #st.markdown("

", unsafe_allow_html=True)