GenderNew_v002

Para usar este modelo, puede ejecutarlo en Google Colab una demostración generada automáticamente por HuggingPics. A continuación se muestra un ejemplo de cómo se puede utilizar el modelo:

# Ejemplo de código para clasificar una imagen
from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification
import torch
from PIL import Image
import requests

# Cargar el extractor de características y el modelo
feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('cledoux42/GenderNew_v002')
model = ViTForImageClassification.from_pretrained('cledoux42/GenderNew_v002')

# Cargar una imagen
url = 'URL_DE_LA_IMAGEN'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

# Preprocesar la imagen
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors='pt')

# Realizar la inferencia
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits

# Obtener las predicciones
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
labels = ['man', 'woman']
print(f'Predicción: {labels[predicted_class_idx]}')