图像分类

图像分类是将标签或类别分配给整个图像的任务。预计每张图像只有一个类别。

有关图像分类任务的更多详细信息，请查看其专用页面！您将找到示例和相关材料。

使用API

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客户端

提供商

设置

import os
from huggingface_hub import InferenceClient

client = InferenceClient(
    provider="hf-inference",
    api_key=os.environ["HF_TOKEN"],
)

output = client.image_classification("cats.jpg", model="Falconsai/nsfw_image_detection")

API规范

请求

标头
授权	字符串	身份验证标头，格式为`'Bearer: hf_**'`，其中`hf_**`是具有“推理提供商”权限的个人用户访问令牌。您可以从您的设置页面生成一个。

有效负载
输入*	字符串	作为 base64 编码字符串的输入图像数据。如果未提供 `parameters`，您也可以将图像数据作为原始字节负载提供。
参数	对象
要应用的函数	枚举	可能的值：sigmoid、softmax、none。
top_k	整数	指定时，将输出限制为最有可能的 K 个类别。

响应

正文
（数组）	对象数组	输出是一个对象数组。
标签	字符串	预测的类别标签。
分数	数字	对应的概率。

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