Gradio - Распознаватель цифр Pytorch MNIST

Question

Я посмотрел следующее видео на YouTube https://www.youtube.com/watch?v=jx9iyQZhSwI , где было показано, что можно использовать Gradio и изученную модель набора данных MNIST в Tensorflow. Я читал и писал, что можно использовать Pytorch в Gradio, но у меня проблемы с его реализацией. Кто-нибудь знает, как это сделать? Мой код Pytorch cnn

      import torch.nn as nn
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Sequential(         
            nn.Conv2d(
                in_channels=1,              
                out_channels=16,            
                kernel_size=5,              
                stride=1,                   
                padding=2,                  
            ),                              
            nn.ReLU(),                      
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),    
        )
        self.conv2 = nn.Sequential(         
            nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2),     
            nn.ReLU(),                      
            nn.MaxPool2d(2),                
        )
        # fully connected layer, output 10 classes
        self.out = nn.Linear(32 * 7 * 7, 10)
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        # flatten the output of conv2 to (batch_size, 32 * 7 * 7)
        x = x.view(x.size(0), -1)       
        output = self.out(x)
        return output, x    # return x for visualization

Наблюдая, я обнаружил, что мне нужно изменить функцию, которую использует Gradio.

      def predict_image(img):
  img_3d=img.reshape(-1,28,28)
  im_resize=img_3d/255.0
  prediction=CNN(im_resize)
  pred=np.argmax(prediction)
  return pred