app.py

import tensorflow as tf
import gradio as gr
import pathlib

# Kiểm tra hệ điều hành
plt = platform.system()
if plt == 'Linux':
    pathlib.WindowsPath = pathlib.PosixPath

# Tải mô hình từ file .h5
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# Các danh mục cần phân loại
categories = ('dog', 'wolf')

# Hàm dự đoán ảnh
def classify_image(img):
    img = img.resize((128, 128))  # Đảm bảo kích thước ảnh đúng như mô hình yêu cầu
    img_array = tf.keras.utils.img_to_array(img) / 255.0  # Chuyển ảnh thành mảng và chuẩn hóa
    img_array = tf.expand_dims(img_array, axis=0)  # Thêm batch dimension
    probs = model.predict(img_array)[0]  # Lấy dự đoán
    return dict(zip(categories, map(float, probs)))

# Tạo giao diện Gradio
image = gr.inputs.Image(shape=(192, 192))
label = gr.outputs.Label()
examples = ['dog.jpg', 'wolf.jpg', 'bird.jpg']

intf = gr.Interface(fn=classify_image, inputs=image, outputs=label, examples=examples)
intf.launch(inline=False)