用Streamlit开发机器学习UI

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用Streamlit开发机器学习UI

ezpod 2019-10-09 12:18:20 浏览11817
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Streamlit是第一个专门针对机器学习和数据科学团队的应用开发框架,它是开发自定义机器学习工具的最快的方法,你可以认为它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位,可以帮助机器学习工程师快速开发用户交互工具。

1、Hello world

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Streamlit应用就是Python脚本,没有隐含的状态,你可以使用函数调用重构。只要你会写Python脚本,你就会开发Streamlit应用。例如,下面的代码在网页中输出Hello, world!

import streamlit as st
st.write('Hello, world!')

结果如下:

在这里插入图片描述

2、使用UI组件

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Streamlit将组件视为变量,在Streamlit中没有回调,每一个交互都是简单地返回,从而确保代码干净:

import streamlit as st

x = st.slider('x')
st.write(x, 'squared is', x * x)

结果如下:

在这里插入图片描述

3、数据重用和计算

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如果你要下载大量数据或者运行复杂的计算该怎么实现?关键在于安全地重用数据。Streamlit引入了缓存原语可以让Steamlit应用安全、轻松的重用信息。例如,下面的代码只需要从Udacity的自动
驾驶车项目下载一次数据,从而得到一个简单、快速的应用:

import streamlit as st
import pandas as pd

# Reuse this data across runs!
read_and_cache_csv = st.cache(pd.read_csv)

BUCKET = "https://streamlit-self-driving.s3-us-west-2.amazonaws.com/"
data = read_and_cache_csv(BUCKET + "labels.csv.gz", nrows=1000)
desired_label = st.selectbox('Filter to:', ['car', 'truck'])
st.write(data[data.label == desired_label])

结果如下:

在这里插入图片描述

简而言之,Streamlit的工作方式如下:

  • 对于用户的每一次交互,整个脚本从头到尾执行一遍
  • Streamlit基于UI组件的状态给变量赋值
  • 缓存让Streamlit可以避免重复请求数据或重复计算

或者参考下图:

在这里插入图片描述

如果上面的内容还没有说清楚,你可以直接上手尝试Streamlit!

$ pip install --upgrade streamlit 
$ streamlit hello   
    You can now view your Streamlit app in your browser.   
    Local URL: http://localhost:8501
    Network URL: http://10.0.1.29:8501

这会自动打开本地的web浏览器并访问Streamlit应用:

在这里插入图片描述

4、实例:自动驾驶数据集工具

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下面的Streamlit应用让你可以在整个Udacity自动驾驶车辆照片数据集中进行语义化搜索,可视化人工标注,并且可以实时运行一个YOLO目标检测器:

在这里插入图片描述
整个应用只有300行Python代码,绝大多数是机器学习代码。实际上
其中只有23个Streamlit调用。你可以尝试自己运行:

$ pip install --upgrade streamlit opencv-python
$ streamlit run https://raw.githubusercontent.com/streamlit/demo-self-driving/master/app.py

原文链接:Streamlit - 机器学习工具开发框架 - 汇智网

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