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# System prepended metadata

title: Gradio Demo

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# Gradio Demo

## 訓練

- 從 Kaggle [100 Sports Image Classification](https://www.kaggle.com/datasets/gpiosenka/sports-classification) 獲取數據集。
- 選取其中 3 項運動，每項選取 100 張圖片。再創建其他項，從其他運動中各選取10張圖片，共100張。
- 調整參數並重複訓練，直到 loss 到達較低處時結束。
    ![](https://hackmd.io/_uploads/r1bmJooMT.png)

- 下載 keras 模型。
## 製作 App

- 將模型，標籤文件，測試圖片上傳至 Google Drive，並開分享。
    ![](https://hackmd.io/_uploads/Bkp-EasMT.png)

- 在 Colab中，先利用 `gdown` 將以上文件下載。
- 將 teachable machine 提供的推理代碼複製，並修改圖片地址進行測試。
- 測試完成後將此段代碼改成函數。
- 複製 gradio 示例，並運行
    ![](https://hackmd.io/_uploads/HJiIJCsfa.png)
