Create app.py

app.py

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+from huggingface_hub import from_pretrained_fastai
+import gradio as gr
+from fastai.vision.all import *
+
+repo_id = "sadie27/satellite"
+
+learner = from_pretrained_fastai(repo_id)
+labels = learner.dls.vocab
+
+# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
+def predict(img):
+    if isinstance(img, dict):  # Gradio newer format
+        img = img["image"]
+    img = PILImage.create(img)
+    pred, pred_idx, probs = learner.predict(img)
+    return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}
+
+# Creamos la interfaz y la lanzamos. 
+gr.Interface(fn=predict,inputs=gr.Image(type="pil"),outputs=gr.Label(num_top_classes=4),
+    title="Satellite Image Classifier",
+    description="Clasifica imágenes de satélite en: cloudy, desert, green_area o water",
+    examples=['Forest_1830.jpg', 'SeaLake_1022.jpg']
+).launch(share=False)