from fastai.vision.all import * import gradio as gr # Cargamos el learner learn = load_learner('export.pkl') # Definimos las etiquetas de nuestro modelo labels = learn.dls.vocab # Definimos una funciĆ³n que se encarga de llevar a cabo las predicciones def predict(img): img = PILImage.create(img) pred,pred_idx,probs = learn.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.inputs.Image(shape=(128, 128)), outputs=gr.outputs.Label(num_top_classes=3),examples=['buildings.jpg','forest.jpg']).launch(share=False)