介绍：
在本博客中，我们将探索如何构建一个简单的 Web 应用程序，该应用程序使用流行的 Python Web 框架 Streamlit 和强大的自然语言处理库 Hugging Face Transformers 自动生成上传图像的标题。该应用程序利用预先训练的深度学习模型来生成有意义的图像标题，这在图像索引、可访问性和内容理解等各种应用中是一个有用的工具。
先决条件：
在深入研究代码之前，请确保已安装 Python 以及必要的库：Streamlit、transformers 和 Pillow (PIL)。您可以使用 pip 安装它们：
pip install streamlit
pip install transformers
pip install Pillow
导入必要的库：
首先，我们导入所需的库，包括 Streamlit、用于图像到文本的转换器管道以及用于图像处理的 PIL 图像模块。
加载图像标题模型：
我们利用 Hugging Face Transformers 库来加载预先训练的图像到文本模型。在此示例中，我们将使用该ydshieh/vit-gpt2-coco-en模型。
创建 Streamlit Web 应用程序：
st.file_uploader我们通过使用允许用户上传图像的功能来定义 Streamlit Web 应用程序。图片上传后，就