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+from fastai.basics import *
+from fastai.vision import models
+from fastai.vision.all import *
+from fastai.metrics import *
+from fastai.data.all import *
+from fastai.callback import *
+
+
+from pathlib import Path
+import random
+
+import gradio as gr
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+# Cargamos el learner
+learn = load_learner('unet.pht')
+
+# Definimos las etiquetas de nuestro modelo
+labels = learn.dls.vocab
+
+
+# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
+def predict(img):
+    img = PILImage.create(img)
+    pred,pred_idx,probs = learn.predict(img)
+    return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}
+    
+# Creamos la interfaz y la lanzamos. 
+gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.inputs.Image(shape=(128, 128)), outputs=gr.outputs.Label(num_top_classes=3),examples=['color_154.jpg','color_155.jpg']).launch(share=False)