Create app.py

app.py

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+import gradio as gr
+import tensorflow as tf
+from tensorflow.keras.preprocessing import image
+import numpy as np
+
+# Cargar el modelo desde Hugging Face
+model = tf.keras.models.load_model("ItsEnder/demo_model_deploy/resolve/main/model_mobileNetV2_MAX_70batch.h5")
+
+# Función para preprocesar las imágenes
+def preprocess_image(img):
+    img = img.resize((224, 224))
+    img = np.array(img)
+    img = np.expand_dims(img, axis=0)
+    img = img / 255.0  # Normalización
+    return img
+
+# Función para hacer predicciones
+def predict(img):
+    img_array = preprocess_image(img)
+    prediction = model.predict(img_array)
+    predicted_class = np.argmax(prediction)
+    return predicted_class
+
+# Crear la interfaz con Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=predict, 
+    inputs="image", 
+    outputs="label",
+    title="Clasificación de imágenes con MobileNetV2",
+    description="Sube una imagen y obtén la clase predicha."
+)
+
+# Ejecutar la interfaz
+interface.launch()