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 import gradio as gr
 import tensorflow as tf
-from PIL import Image
 import numpy as np
 
-# Lade dein Modell (hier als Beispiel die Keras .h5 Datei)
+# Laden Sie Ihr benutzerdefiniertes Regressionsmodell
 model = tf.keras.models.load_model('Task_Pokemon.keras')
-# Klassennamen
+
+# Klassennamen, sollten Ihrem Dataset entsprechen
 class_names = ['Aerodactyl', 'Charizard', 'Victreebel']
 
 def classify_image(image):
-    img = image.resize((160, 160))
-    img_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
-    img_array = tf.expand_dims(img_array, 0)  # Erstelle einen Batch
+    img_pil = image.resize((160, 160))  # Definieren der Größe der Bilder
+    img_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img_pil)
+    img_array = tf.expand_dims(img_array, 0)  # Erstellen eines Batches
     predictions = model.predict(img_array)
     predicted_class = class_names[np.argmax(predictions[0])]
     confidence = np.max(predictions[0])
     return predicted_class, confidence
 
-image_input = gr.Image(shape=(160, 160)) 
-label = gr.Label(num_top_classes=3)       
+image_input = gr.inputs.Image()
+label = gr.outputs.Label(num_top_classes=3)
 
 iface = gr.Interface(
-    fn=classify_image, 
-    inputs=image_input, 
+    fn=classify_image,
+    inputs=image_input,
     outputs=label,
     title='Pokémon-Bildklassifizierer',
     description='Lade ein Bild von Aerodactyl, Charizard oder Victreebel hoch. Unser Klassifizierer wird das Pokémon identifizieren und das Vertrauensniveau der Vorhersage anzeigen.'