Create app.py

app.py

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+import gradio as gr
+from fastai.vision.all import *
+import skimage
+
+learn = load_learner('export.pkl')
+
+labels = learn.dls.vocab
+def prever(imagem):
+    img = PILImage.create(imagem)
+    predicao, indice_predicao, probabilidades = learn.predict(img)
+    predicao = str(predicao)
+    
+    return predicao
+
+
+titulo = "Detecção de Câncer de Mama com Aprendizado Profundo e Transferência de Aprendizado (ResNet18)"
+descricao = "<p style='text-align: center'><b>Como radiologista ou oncologista, é crucial saber o que há de errado com uma imagem de raio-X de mama.<b><br><b> Faça o upload da imagem de raio-X de mama para saber o que há de errado com o seio de uma paciente com ou sem implante<b><p>"
+artigo="<p style='text-align: center'>Aplicativo web desenvolvido e gerenciado por Addai Fosberg<b></p>"
+exemplos = ['img1.jpeg', 'img2.jpeg']
+habilitar_fila = True
+# interpretação='padrão'
+
+gr.Interface(fn=prever, inputs=gr.inputs.Image(shape=(512, 512)), outputs=gr.outputs.Label(num_top_classes=3), title=titulo, description=descricao, article=artigo, examples=exemplos, enable_queue=habilitar_fila).launch()