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fix models import error

app.py

@@ -85,8 +85,12 @@ class WasteClassifierUI:
             return False
     
     def load_models(self):
-        """Charge les modèles v1 et v2."""
+        """Charge les modèles v1 et v2 avec gestion de compatibilité."""
         try:
+            # Configuration pour la compatibilité des modèles
+            import tensorflow as tf
+            tf.config.run_functions_eagerly(True)
+            
             # Télécharger le modèle v1 si nécessaire
             if not self.model_v1_path.exists():
                 st.info("Téléchargement du modèle v1...")
@@ -95,10 +99,21 @@ class WasteClassifierUI:
                 else:
                     st.success("Modèle v1 téléchargé avec succès!")
             
-            # Charger le modèle v1
+            # Charger le modèle v1 avec gestion d'erreur
             if self.model_v1_path.exists():
-                self.model_v1 = load_model(self.model_v1_path)
-                logger.info("Modèle v1 chargé avec succès")
+                try:
+                    # Essayer de charger avec compile=False pour éviter les problèmes de compatibilité
+                    self.model_v1 = load_model(self.model_v1_path, compile=False)
+                    # Recompiler le modèle avec les paramètres par défaut
+                    self.model_v1.compile(
+                        optimizer='adam',
+                        loss='categorical_crossentropy',
+                        metrics=['accuracy']
+                    )
+                    logger.info("Modèle v1 chargé avec succès")
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Erreur lors du chargement du modèle v1: {e}")
+                    st.error(f"Erreur lors du chargement du modèle v1: {e}")
             else:
                 logger.warning("Modèle v1 non disponible")
                 
@@ -110,10 +125,21 @@ class WasteClassifierUI:
                 else:
                     st.success("Modèle v2 téléchargé avec succès!")
             
-            # Charger le modèle v2
+            # Charger le modèle v2 avec gestion d'erreur
             if self.model_v2_path.exists():
-                self.model_v2 = load_model(self.model_v2_path)
-                logger.info("Modèle v2 chargé avec succès")
+                try:
+                    # Essayer de charger avec compile=False pour éviter les problèmes de compatibilité
+                    self.model_v2 = load_model(self.model_v2_path, compile=False)
+                    # Recompiler le modèle avec les paramètres par défaut
+                    self.model_v2.compile(
+                        optimizer='adam',
+                        loss='categorical_crossentropy',
+                        metrics=['accuracy']
+                    )
+                    logger.info("Modèle v2 chargé avec succès")
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Erreur lors du chargement du modèle v2: {e}")
+                    st.error(f"Erreur lors du chargement du modèle v2: {e}")
             else:
                 logger.warning("Modèle v2 non disponible")
                 

requirements.txt

@@ -2,8 +2,8 @@
 # Compatible avec Hugging Face Spaces et déploiement local
 
 # Deep Learning
-tensorflow>=2.16.0,<2.17.0
-keras>=3.0.0,<3.1.0
+tensorflow==2.13.0
+keras==2.13.1
 
 # Data Science et Machine Learning
 numpy>=1.24.0,<1.27.0