Update app.py

app.py

@@ -1,20 +1,30 @@
-from fastai.vision.all import *
+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
+if plt == 'Linux':
+    pathlib.WindowsPath = pathlib.PosixPath
 
-learn = load_learner(pathlib.Path('model.pkl'))
-categories = ('dog','wolf')
+# Tải mô hình từ file .h5
+model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
 
-def classify_image(img):
-    pred,idx,probs = learn.predict(img)
-    return dict(zip(categories, map(float,probs)))
+# 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)))
 
-image = gr.inputs.Image(shape=(192,192))
+# Tạo giao diện Gradio
+image = gr.inputs.Image(shape=(192, 192))
 label = gr.outputs.Label()
-examples = ['dog.jpg','wolf.jpg','bird.jpg']
+examples = ['dog.jpg', 'wolf.jpg', 'bird.jpg']
 
 intf = gr.Interface(fn=classify_image, inputs=image, outputs=label, examples=examples)
-intf.launch(inline=False)
+intf.launch(inline=False)