Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -12,17 +12,32 @@ def main():
 
     model = load_model("src/dates_classifier_model.h5")
 
-    class_names = ['Ajwa', 'Medjool', 'Sokari']  # Örnek
+    # Sınıf isimleri — modelin çıkış sayısıyla birebir uyuşmalı
+    class_names = ['Ajwa', 'Medjool', 'Sokari']
 
     file = st.file_uploader("Resim seç", type=["jpg", "jpeg", "png"])
     if file:
         image = Image.open(io.BytesIO(file.read())).convert("RGB")
-        st.image(image, caption="Yüklenen Resim")
+        st.image(image, caption="Yüklenen Resim", use_column_width=True)
 
+        # Görseli modele uygun boyutlandır
         img = image.resize((224, 224))
         img = np.array(img) / 255.0
         img = np.expand_dims(img, axis=0)
 
+        # Tahmin yap
         prediction = model.predict(img)
         predicted_class = np.argmax(prediction)
-        st.success(f"Tahmin: {class_names[predicted_class]}")
+
+        # Debug için detayları yazdır
+        st.write("Model çıkışı (ham tahminler):", prediction.tolist())
+        st.write("Tahmin edilen index:", predicted_class)
+
+        # Hatalı index kontrolü
+        if predicted_class < len(class_names):
+            st.success(f"Tahmin: {class_names[predicted_class]}")
+        else:
+            st.error("Tahmin edilen sınıf geçersiz. Lütfen modelin çıktısıyla class_names listesini kontrol et.")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()