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 import gradio as gr
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-import requests
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-# Obteniendo las labels de "https://git.io/JJkYN"
-respuesta = requests.get("https://git.io/JJkYN")
-etiquetas =respuesta.text.split("\n")
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-def classify_imagen(inp):
-  inp = inp.reshape((-1, 224, 224, 3))
-  inp = tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input(inp)
-  # Modificacion en reshape, para que funcione con decode_predictions
-  prediction = inception_net.predict(inp).reshape(1,1000)
-  # Nuevo metodo para etiquetar predicciones
-  pred_labels = tf.keras.applications.mobilenet_v2.decode_predictions(prediction, top=100)
-  confidence = {f'{pred_labels[0][i][1]}': float(pred_labels[0][i][2]) for i in range(100)}
-  
-  return confidence
-
-def audio_a_text(audio):
-  text = trans(audio)["text"]
-  return text
-
-def texto_a_sentimiento(text):
-  return clasificador(text)[0]["label"]
-
-
+from functions import audio_a_text, texto_a_sentimiento, classify_imagen
 
 demo = gr.Blocks()