Jacampo/Practica1

1from fastai.vision.all import *2import gradio as gr3 4# Cargamos el learner5learn = load_learner('export_blindness.pkl')6    7# Definimos las etiquetas de nuestro modelo8labels = learn.dls.vocab9 10# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones11def predict(img):12    img = PILImage.create(img)13    pred,pred_idx,probs = learn.predict(img)14    return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}15    16# Creamos la interfaz y la lanzamos. 17gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.inputs.Image(shape=(128, 128)), outputs=gr.outputs.Label(num_top_classes=3),examples=['0024cdab0c1e.png','005b95c28852.png']).launch(share=False)