| import gradio as gr | |
| import onnxruntime as rt | |
| from transformers import AutoTokenizer | |
| import torch, json | |
| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("neuralmind/bert-large-portuguese-cased") | |
| with open("genre_types_encoded.json", "r") as fp: | |
| encode_genre_types = json.load(fp) | |
| genres = list(encode_genre_types.keys()) | |
| inf_session = rt.InferenceSession('movie-classifier-quantized.onnx') | |
| input_name = inf_session.get_inputs()[0].name | |
| output_name = inf_session.get_outputs()[0].name | |
| def classify_movie_genre(sinopse): | |
| input_ids = tokenizer(sinopse)['input_ids'][:512] | |
| logits = inf_session.run([output_name], {input_name: [input_ids]})[0] | |
| logits = torch.FloatTensor(logits) | |
| probs = torch.sigmoid(logits)[0] | |
| return dict(zip(genres, map(float, probs))) | |
| app_examples = [ | |
| ["A história do cientista americano J. Robert Oppenheimer e seu papel no desenvolvimento da bomba atômica."], | |
| ["Uma equipe de exploradores viaja através de um buraco de minhoca no espaço, na tentativa de garantir a sobrevivência da humanidade."], | |
| ["Os invesitgadores de atividades paranormais, Ed e Lorraine Warren, trabalham para ajudar a uma familia aterrorizada por uma escura presença na sua casa."], | |
| ["Depois de chegar a Normandía, um grupo de soldados precisa encontrar o único irmão vivo de três que morreram na guerra."], | |
| ["Gandalf e Aragorn lideram o Mundo dos Homens contra o exército de Sauron para desviar o olhar de Frodo e Sam quando eles se aproximam á Montanha da Perdição com o Um Anel."] | |
| ] | |
| app_title = "Movie Genre Classifier" | |
| inputs = [ | |
| gr.Textbox(label="Text", value=app_examples[0][0]), | |
| ] | |
| label = gr.outputs.Label(num_top_classes=4) | |
| iface = gr.Interface(fn=classify_movie_genre, inputs=inputs, outputs=label, examples=app_examples, theme='gradio/monochrome') | |
| iface.launch() |