Upload 3 files

.gitattributes

@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+my_model.keras filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

app.py

@@ -0,0 +1,50 @@
+import gradio as gr
+from PIL import Image
+import numpy as np
+import tensorflow as tf
+ 
+# Etiquetas en español
+cifar10_labels = np.array([
+    'avión', 'automóvil', 'pájaro', 'gato', 'venado',
+    'perro', 'rana', 'caballo', 'barco', 'camión'
+])
+ 
+# Cargar el modelo al iniciar la app
+model = tf.keras.models.load_model('my_model.keras')
+ 
+def preprocess_image(image):
+    """Preprocesa la imagen para el modelo"""
+    img = image.resize((32, 32))  # Redimensionar
+    img = np.array(img)  # Convertir a numpy array
+    img = img.astype('float32') / 255  # Normalizar
+    return img.reshape(1, 32, 32, 3)  # Reformatear para el modelo
+ 
+def predict(image):
+    """Realiza la predicción y devuelve los resultados"""
+    processed_img = preprocess_image(image)
+    preds = model.predict(processed_img)[0]
+    return {cifar10_labels[i]: float(preds[i]) for i in range(10)}
+ 
+# Configuración de la interfaz
+title = "Clasificador CIFAR-10 ✈️🚗"
+description = "Sube una imagen para clasificarla en una de las 10 categorías del dataset CIFAR-10"
+examples = [
+    ['examples/ejemplo_avion.jpg'],
+    ['examples/ejemplo_caballo.jpg'],
+    ['examples/ejemplo_perro.jpg'],
+    ['examples/ejemplo_gato.jpg']
+]
+ 
+# Crear la interfaz Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=predict,
+    inputs=gr.Image(type="pil", label="Imagen de entrada"),
+    outputs=gr.Label(num_top_classes=3, label="Predicciones"),
+    title=title,
+    description=description,
+    examples=examples,
+    theme=gr.themes.Soft()
+)
+ 
+# Lanzar la aplicación
+interface.launch()

my_model.keras

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1eb804b551b6120b59139acfc1c1d007376801365040576ac2794c514809a4d2
+size 26767840

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+tensorflow
+gradio
+pillow
+matplotlib