Update app.py

app.py

@@ -3,13 +3,13 @@ import tensorflow as tf
 import numpy as np
 from tensorflow.keras.preprocessing import image
 
-# Cargar el modelo (se asume que el archivo .keras está en el repositorio del Space)
+# Cargar el modelo (.keras)
 def load_model():
-    return tf.keras.models.load_model("modelo_frutas_transfer.h5")
+    return tf.keras.models.load_model("modelo_frutas_transfer.keras")
 
 model = load_model()
 
-# Lista de clases (ajústala si es necesario)
+# Clases del modelo (ajusta si es necesario)
 class_names = ['Manzana', 'Banana', 'Naranja', 'Pera', 'Uva']
 
 # Función de predicción
@@ -18,10 +18,10 @@ def predict_image(image_input):
     img_array = image.img_to_array(img) / 255.0
     img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
     pred = model.predict(img_array)
-    predicted_class = np.argmax(pred, axis=1)
-    return class_names[predicted_class[0]]
+    predicted_class = np.argmax(pred, axis=1)[0]
+    return class_names[predicted_class]
 
-# Interfaz con Gradio
+# Interfaz Gradio
 iface = gr.Interface(
     fn=predict_image,
     inputs=gr.Image(type="file", label="Cargar imagen de fruta"),