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+ from fastai.vision.all import *
2
+ import gradio as gr
3
+
4
+
5
+ # Cargamos el learner
6
+ learn = load_learner('export.pkl')
7
+
8
+ # Definimos las etiquetas de nuestro modelo
9
+ labels = learn.dls.vocab
10
+
11
+
12
+ # Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
13
+ def predict(img):
14
+ img = PILImage.create(img)
15
+ pred,pred_idx,probs = learn.predict(img)
16
+ return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}
17
+
18
+ # Creamos la interfaz y la lanzamos.
19
+ gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.inputs.Image(shape=(128, 128)), outputs=gr.outputs.Label(num_top_classes=3),examples=['2.jpg','3.jpg']).launch(share=True)