标记

描述

Gradio Interface 包含一个“标记”按钮，该按钮显示在输出下方。默认情况下，单击“标记”按钮会将输入和输出数据发送回运行 gradio 演示的机器，并将其保存到 CSV 日志文件中。但是，可以更改此默认行为。要设置单击“标记”按钮时发生的情况，请将 FlaggingCallback 子类的实例传递给 Interface 构造函数中的 flagging_callback 参数。您可以使用下面列出的 FlaggingCallback 子类之一，也可以创建自己的子类，这样您就可以对标记的数据执行任何操作。

SimpleCSVLogger

gradio.SimpleCSVLogger(···)

描述

为了说明目的，提供的 FlaggingCallback 抽象类的简化实现。每个标记的样本（输入和输出数据）都记录到运行 gradio 应用程序的机器上的 CSV 文件中。

示例用法

import gradio as gr
def image_classifier(inp):
    return {'cat': 0.3, 'dog': 0.7}
demo = gr.Interface(fn=image_classifier, inputs="image", outputs="label",
                    flagging_callback=SimpleCSVLogger())

CSVLogger

gradio.CSVLogger(···)

描述

gradio>=5.0 中 FlaggingCallback 抽象类的默认实现。每个标记的样本（输入和输出数据）都记录到运行 gradio 应用程序的机器上的 CSV 文件中，并带有标题。与 ClassicCSVLogger 不同，此实现是并发安全的，并且每次 CSV 的标题（从组件的标签派生）更改时，它都会创建一个新的数据集文件。此外，仅当分别提供 flag_option 和 username 时，它才会为“username”和“flag”创建列。

示例用法

import gradio as gr
def image_classifier(inp):
    return {'cat': 0.3, 'dog': 0.7}
demo = gr.Interface(fn=image_classifier, inputs="image", outputs="label",
                    flagging_callback=CSVLogger())

初始化

simplify_file_data: bool

verbose: bool

dataset_file_name: str | None

指南