tclopess commited on
Commit
3cabb79
·
verified ·
1 Parent(s): cbe02cc

Update app.py

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. app.py +2 -49
app.py CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- """import gradio as gr
2
  import onnxruntime as rt
3
  from transformers import AutoTokenizer
4
  import torch, json
@@ -23,51 +23,4 @@ def classify_movie_genre(sinopse):
23
 
24
  label = gr.outputs.Label(num_top_classes=5)
25
  iface = gr.Interface(fn=classify_movie_genre, inputs="text", outputs=label)
26
- iface.launch(inline=False)"""
27
-
28
- import gradio as gr
29
- import onnxruntime as rt
30
- from transformers import AutoTokenizer
31
- import torch, json
32
-
33
- tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("neuralmind/bert-large-portuguese-cased")
34
- with open("genre_types_encoded.json", "r") as fp:
35
- encode_genre_types = json.load(fp)
36
-
37
- genres = list(encode_genre_types.keys())
38
-
39
- inf_session = rt.InferenceSession("movie-classifier-quantized.onnx")
40
- input_name = inf_session.get_inputs()[0].name
41
- output_name = inf_session.get_outputs()[0].name
42
-
43
- def classify_movie_genre(sinopse):
44
- input_ids = tokenizer(sinopse)["input_ids"][:512]
45
- logits = inf_session.run([output_name], {input_name: [input_ids]})[0]
46
- logits = torch.FloatTensor(logits)
47
- probs = torch.sigmoid(logits)[0]
48
- return dict(zip(genres, map(float, probs)))
49
-
50
- label = gr.outputs.Label(num_top_classes=5)
51
-
52
- sample_synopses = [
53
- "Um grupo de amigos enfrenta um perigoso monstro sobrenatural em uma pequena cidade.", # Horror
54
- "Um casal de detetives investiga uma série de assassinatos misteriosos em uma grande metrópole.", # Thriller
55
- "Uma jovem embarca em uma jornada de autodescoberta em um mundo fantástico.", # Fantasy
56
- "Um astronauta se esforça para sobreviver em uma missão espacial que deu errado.", # Sci-Fi
57
- "Uma comédia romântica sobre duas pessoas que se apaixonam apesar de suas diferenças.", # Romance
58
- ]
59
-
60
- iface = gr.Interface(
61
- fn=classify_movie_genre,
62
- inputs=[gr.Textbox(lines=5, label="Digite a sinopse do filme ou selecione um exemplo:")],
63
- outputs=label,
64
- )
65
-
66
- # Add a dropdown menu of sample synopses
67
- iface.components["inputs"][0].add_option(
68
- "Exemplo de Sinopses",
69
- sample_synopses,
70
- value="Um grupo de amigos enfrenta um perigoso monstro sobrenatural em uma pequena cidade.",
71
- )
72
-
73
- iface.launch(inline=False)
 
1
+ import gradio as gr
2
  import onnxruntime as rt
3
  from transformers import AutoTokenizer
4
  import torch, json
 
23
 
24
  label = gr.outputs.Label(num_top_classes=5)
25
  iface = gr.Interface(fn=classify_movie_genre, inputs="text", outputs=label)
26
+ iface.launch(inline=False)