Update app.py

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 from fastai.vision.all import *
 import gradio as gr
+from pathlib import Path
 
-# Definir las clases que usaste para entrenar el modelo
-labels = [
-    "Vaso de precipitados",
-    "Tubos de ensayo",
-    "Matraz",
-    "Portaobjetos/Cubreobjetos",
-    "pipeta",
-    "Placa petri",
-    "No es un utensilio de laboratorio"
-]
-
-# Cargar el modelo directamente, indicando n_out porque no hay dataset
-learn = vision_learner(dls=None, arch=resnet34, n_out=len(labels))
-learn.load("model_lab")  # si lo pusiste en models/, usa "models/model_lab"
+# Rutas relativas dentro del Space
+path = Path("dataset")  # la carpeta que subiste
+
+# Crear los DataLoaders desde las carpetas
+dls = ImageDataLoaders.from_folder(
+    path,
+    valid_pct=0.2,
+    seed=42,
+    item_tfms=Resize(224)
+)
+
+# Cargar tu modelo .pth
+learn = vision_learner(dls, resnet34)
+learn.load("model_lab")  # si lo guardaste en models/, usar "models/model_lab"
+
+labels = learn.dls.vocab  # toma las clases automáticamente
 
 def predict(img):
     img = PILImage.create(img)
@@ -29,3 +32,4 @@ demo = gr.Interface(
 )
 
 demo.launch()
+