Update app.py

app.py

@@ -8,11 +8,13 @@ import os
 os.environ['TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS'] = '0'
 os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
 
-# Etiquetas de las clases (Solo 5 categorías)
-cifar10_labels = ['avión', 'automóvil', 'pájaro', 'gato', 'venado']
+# Configuración inicial
+cifar10_labels = [
+    'avión', 'automóvil', 'pájaro', 'gato', 'venado',
+    'perro', 'rana', 'caballo', 'barco', 'camión'
+]
 
-# Cargar el modelo correctamente desde un archivo .h5
-model = tf.keras.models.load_model('modelo_completo.h5')
+model = tf.keras.models.load_model('my_model.keras')
 
 def preprocess_image(image):
     """Preprocesado de imagen para el modelo"""
@@ -26,17 +28,20 @@ def predict(image):
     
     processed_img = preprocess_image(image)
     preds = model.predict(np.expand_dims(processed_img, axis=0))[0]
-
-    # Solo devolver predicciones para las 5 clases que hemos seleccionado
     return {label: float(preds[i]) for i, label in enumerate(cifar10_labels)}
 
-# Configurar ejemplos (Solo para 5 clases)
+# Configurar ejemplos
 examples = [
     ["ejemplos/avion.jpg"],
     ["ejemplos/automovil.jpg"],
     ["ejemplos/pajaro.jpg"],
     ["ejemplos/gato.jpg"],
-    ["ejemplos/venado.jpg"]
+    ["ejemplos/venado.jpg"],
+    ["ejemplos/perro.jpg"],
+    ["ejemplos/rana.jpg"],
+    ["ejemplos/caballo.jpg"],
+    ["ejemplos/barco.jpg"],
+    ["ejemplos/camion.jpg"]
 ]
 
 # Construir interfaz
@@ -45,8 +50,8 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css="""
     .examples-row {display: flex !important; gap: 1rem; justify-content: center}
     """) as app:
     
-    gr.Markdown("# 📷 Clasificador CIFAR-10 (5 Clases)")
-
+    gr.Markdown("# 📷 Clasificador CIFAR-10 by Aryy :3")
+    
     with gr.Row():
         with gr.Column():
             input_image = gr.Image(
@@ -65,12 +70,24 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css="""
                 num_top_classes=3,
                 show_label=True
             )
-
+    
     # Sección de ejemplos con interacción
     gr.Markdown("## Ejemplos de categorías")
     with gr.Column(elem_classes=["examples-grid"]):
+        # Primera fila
+        with gr.Row(elem_classes=["examples-row"]):
+            for example, label in zip(examples[:5], cifar10_labels[:5]):
+                gr.Examples(
+                    examples=example,
+                    inputs=[input_image],
+                    label=label.capitalize(),
+                    examples_per_page=1,
+                    fn=predict,
+                    outputs=[output_label],
+                )
+        # Segunda fila
         with gr.Row(elem_classes=["examples-row"]):
-            for example, label in zip(examples, cifar10_labels):
+            for example, label in zip(examples[5:], cifar10_labels[5:]):
                 gr.Examples(
                     examples=example,
                     inputs=[input_image],
@@ -95,4 +112,4 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css="""
     )
 
 if __name__ == "__main__":
-    app.launch()
+    app.launch()