Update app.py

app.py

@@ -24,7 +24,7 @@ def translator(Defect):
     }
     return translation_dict.get(Defect)
 def predict(zip_bytes):
-    predictions = []
+    predictions_html = "<table><tr><th>Файл</th><th>Класс</th><th>Точность предсказания</th></tr>"
     with zipfile.ZipFile(zip_bytes, 'r') as zip_ref:
         for filename in zip_ref.namelist():
             if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg','.bmp')):
@@ -38,17 +38,15 @@ def predict(zip_bytes):
                     predicted_class = np.argmax(prediction)
                     decoded_class = label_encoder.inverse_transform([predicted_class])[0]
                     predicted_class_translation = translator(decoded_class)
-                    predictions.append({"Файл": filename, "Класс": predicted_class_translation})
-    return predictions
-
+                    accuracy = round(((np.max(prediction).item())*100),2)
+                    predictions_html += f"<tr><th>{filename}</th><th>{predicted_class_translation}</th><th>{accuracy}%</th></tr>"
+    predictions_html += "</table>"
+    return predictions_html
 interface = gr.Interface(
   fn=predict,
   inputs=gr.File(label="Выберите zip-файл (только с изображениями)"),
-  outputs=gr.Table(
-    columns=["Файл", "Класс"],
-    label="Предсказания"
-  ),
+  outputs=gr.HTML(label="Предсказанные классы в таблице"),
   title="Нейронная сеть для классификации брака на металлопрокате"
 )
 
-interface.launch(share=True)
+interface.launch(share=True)