Update app.py

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@@ -2,36 +2,36 @@ from fastai.vision.all import *
 import gradio as gr
 from pathlib import Path
 import zipfile
+import os
 
-# Extraer dataset.zip al inicio
+# Extraer zip
 with zipfile.ZipFile("dataset.zip", 'r') as zip_ref:
-    zip_ref.extractall(".")  # crea la carpeta dataset/ directamente
+    zip_ref.extractall(".")  # crea dataset/
 
-# Ruta relativa al dataset extraído
-path = Path("dataset")
+# Asegurarse de que existe la carpeta correcta
+dataset_path = Path("dataset")
+if not dataset_path.exists():
+    raise FileNotFoundError("La carpeta 'dataset' no existe después de descomprimir el zip. Revisa la estructura del zip.")
 
-# Crear DataLoaders desde las subcarpetas de clases
+# Crear DataLoaders
 dls = ImageDataLoaders.from_folder(
-    path,
+    dataset_path,
     valid_pct=0.2,
     seed=42,
     item_tfms=Resize(224)
 )
 
-# Cargar el modelo .pth
+# Cargar modelo
 learn = vision_learner(dls, resnet34)
-learn.load("model_lab")  # si lo pusiste en models/, usar "models/model_lab"
+learn.load("model_lab")
 
-# Tomar automáticamente las clases desde los DataLoaders
 labels = learn.dls.vocab
 
-# Función de predicción
 def predict(img):
     img = PILImage.create(img)
     _, _, probs = learn.predict(img)
     return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}
 
-# Interfaz Gradio
 demo = gr.Interface(
     fn=predict,
     inputs=gr.Image(type="filepath"),
@@ -41,3 +41,4 @@ demo = gr.Interface(
 
 demo.launch()
 
+