initial commit

.gitattributes

@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+pokemon_classification_model_xception_v2.keras filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

app.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+import streamlit as st
+import numpy as np
+from tensorflow.keras.preprocessing import image
+
+# Lade das gespeicherte Modell
+model = tf.keras.models.load_model("pokemon_classification_model_xception_v2.keras")
+
+# Setze die Bildabmessungen
+img_height, img_width = 299, 299  # Eingabegröße für Xception
+
+# Definiere eine Funktion zur Vorhersage und Rückgabe des Labels und der Wahrscheinlichkeit
+def predict_label_and_probability(image_path):
+    # Lade das Bild und passe es an die Eingabegröße des Modells an
+    img = image.load_img(image_path, target_size=(img_height, img_width))
+    x = image.img_to_array(img)
+    x = np.expand_dims(x, axis=0)
+    x /= 255.  # Skalieren der Bildpixel
+
+    # Vorhersage mit dem Modell
+    preds = model.predict(x)
+    class_idx = np.argmax(preds[0])
+    
+    # Mappe Klassenindizes auf Klassennamen
+    class_labels = {0: 'Abra', 1: 'Butterfree', 2: 'Eevee'}
+    predicted_class = class_labels[class_idx]
+    
+    # Gib das vorhergesagte Label und die Wahrscheinlichkeit zurück
+    probability = preds[0][class_idx]
+    return predicted_class, probability
+
+# Streamlit App
+st.title("Pokémon Classification")
+
+uploaded_file = st.file_uploader("Choose a Pokémon image...", type="jpg")
+
+if uploaded_file is not None:
+    # Zeige das hochgeladene Bild
+    st.image(uploaded_file, caption='Uploaded Pokémon Image.', use_column_width=True)
+
+    # Führe die Vorhersage durch und zeige das Ergebnis
+    label, probability = predict_label_and_probability(uploaded_file)
+    st.write("Prediction:", label)
+    st.write("Probability:", probability)

pokemon_classification_model_xception_v2.keras

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:2c2b55f66e325b28ea57ff7580c0634eb1e7a6dc79f70fe6e0db8224b2272307
+size 167750092

requirements.txt

@@ -0,0 +1 @@
+tensorflow