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use joblib load instead of autotransformers
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import numpy as np
from transformers import AutoModel
import gradio as gr
from joblib import load
def promediado(L_izda, DV_izda, L_dcha, DV_dcha):
L = (L_izda+L_dcha)/2
DV = (DV_izda+DV_dcha)/2
return L, DV
def clasificador(L, DV):
model = load("model.pkl")
scaler = load("scaler.pkl")
data = np.array([L, DV]).reshape(1, -1)
data_scaled = scaler.transform(data)
pred = model.predict(data_scaled)
sexo = ['Hembra', 'Macho']
return sexo[int(pred)]
def clasificador_completo(L_izda, DV_izda, L_dcha, DV_dcha):
L, DV = promediado(L_izda, DV_izda, L_dcha, DV_dcha)
sexo = clasificador(L, DV)
return sexo
title = "Clasificador del sexo de buitre negro"
description = """
Esta aplicación se ha creado para clasificar el sexo de los pollos de buitres negros.
Para ello basta con tomar las medidas lateral y dorso-ventral de ambos tarsos del individuo.
Los datos a introducir son los siguientes \n
- L_izda: medida lateral del tarso de la pata izquierda \n
- DV_izda: medida dorso-ventral del tarso de la pata izquierda \n
- L_dcha: medida lateral del tarso de la pata derecha \n
- DV_izda: medida dorso-ventral del tarso de la pata derecha \n
"""
demo = gr.Interface(
fn=clasificador_completo,
inputs=["number", "number", "number", "number"],
outputs="text",
title=title,
description=description
)
demo.launch()