Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+import gradio as gr
+from transformers import SwinForImageClassification, SwinImageProcessor
+import torch
+from PIL import Image
+
+# Cihaz ayarı
+device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+
+# Modeli ve işlemciyi doğrudan Hugging Face'den yükle
+model_name = "kedimestan/swin-base-patch4-window7-224"
+
+# Model ve işlemciyi yükle
+model = SwinForImageClassification.from_pretrained(model_name)
+processor = SwinImageProcessor.from_pretrained(model_name)
+
+model = model.to(device)
+model.eval()
+
+# Tahmin fonksiyonu
+def predict(image: Image.Image):
+    # Görüntüyü işlemci ile işleme
+    inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(device)
+    
+    # Modeli kullanarak tahmin yapma
+    with torch.no_grad():
+        logits = model(**inputs).logits
+    
+    # Tahmin sonucu (maksimum sınıf)
+    predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
+    prediction = f"Sınıf {predicted_class_idx}"
+    return prediction
+
+# Gradio arayüzü
+inputs = gr.Image(type="pil", label="Görsel Yükle")
+outputs = gr.Textbox(label="Tahmin Sonucu")
+
+gr.Interface(
+    fn=predict,
+    inputs=inputs,
+    outputs=outputs,
+    title="Swin Transformer Görüntü Sınıflandırma",
+    theme="default"
+).launch(debug=True)