Update app.py

app.py

@@ -2,6 +2,7 @@ import gradio as gr
 from transformers import AutoFeatureExtractor, AutoModelForImageClassification
 from PIL import Image
 import torch
+import datetime
 
 # Carregue o extrator de recursos e o modelo
 extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("SerdarHelli/ThyroidTumorClassificationModel")
@@ -30,10 +31,14 @@ def classify_image(image):
     # Rótulo da classe prevista
     predicted_label = class_labels[predicted_class]
     
-    # Formate a saída em HTML
+    # Obtém a data e hora atual
+    current_time = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+    
+    # Formate a saída em HTML com data e hora
     result_html = f"""
     <h2>Resultado da Classificação</h2>
     <p><strong>Classe Predita:</strong> {predicted_label}</p>
+    <p><strong>Data e Hora:</strong> {current_time}</p>
     """
     
     # Retorna o resultado formatado em HTML