Pytorch
TensorFlow

#
章末小测验

让我们测试一下你在本章中学到了什么！

###
1. 你能使用Gradio做什么？

为自己的机器学习模型创建一个demo 与他人分享你的机器学习模型 测试模型的效果 训练你的模型

###
2. Gradio只能在 PyTorch 模型上工作

正确 不正确

###
3. 可以在哪里运行一个 Gradio 演示？

标准的 python IDEs Google Colab notebooks Jupyter notebooks

###
4. Gradio 主要是为 NLP 模型设计的

正确 错误

###
5. 下列哪些特性是由 Gradio 支持的？

多输入多输出 数据持久性，状态保存 用户名和密码身份验证 自动分析谁在使用你的 Gradio 演示 从 HuggingFace 的模型中心或 HuggingFace Space 加载模型

###
6. 下列哪一种是从 Hub 或 Spaces 加载 Huggging Face 模型的有效方法？

gr.Interface.load('huggingface/{user}/{model_name}') gr.Interface.load('model/{user}/{model_name}') gr.Interface.load('demos/{user}/{model_name}') gr.Interface.load('spaces/{user}/{model_name}')

###
7. 创建你的 Gradio Interface时，必须添加以下步骤：

向预测函数中传入一个额外的参数，该参数表示 Interface 的状态。 在预测函数的末尾，将状态的更新值作为额外的返回值返回。 在创建 Interface 时添加状态输入和状态输出组件

###
8. Gradio 库包括以下哪些组件？

文本框。 图表。 图像。 音频。

###
9. 你可以使用 Gradio 做些什么？

将多个演示合并到一个 Web 应用程序中 将单击/更改/等事件触发器分配给`Blocks`组件 自动确定哪些`Blocks`组件应该是交互的还是静态的 创建多步演示; 这意味着你可以重用一个组件的输出作为下一个组件的输入

###
10. 你可以共享一个 Blocks 演示的公共链接，并在HuggingFace space创建一个 Blocks 的演示。

正确 不正确
< > Update on GitHub