Update app.py

app.py

@@ -14,6 +14,9 @@ st.title('Chat with Me')
 # Model yükleme (burada dil modeli veya sohbet modeli olmalı)
 model = load_model('text_classification_model.h5')
 
+# Modelin beklediği giriş boyutunu öğrenme
+model_input_shape = model.layers[0].input_shape[1]
+
 # Tokenizer yükleme veya tanımlama
 tokenizer = Tokenizer(num_words=10000)  # num_words, kelime sayısı limitidir, modelinize göre ayarlayabilirsiniz
 tokenizer.fit_on_texts(['örnek metin'])  # Tokenizer'ı eğitmek için örnek bir metin kullanabilirsiniz
@@ -29,7 +32,7 @@ soru = st.text_input('Sor:')
 def generate_response(input_text):
     # Metni tokenize et ve sekanslara dönüştür
     sequences = tokenizer.texts_to_sequences([input_text])
-    padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=100)  # maxlen, modelin beklediği giriş boyutuna göre ayarlanmalıdır
+    padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=model_input_shape)  # maxlen, modelin beklediği giriş boyutuna göre ayarlanmalıdır
     prediction = model.predict(padded_sequences)
     response = "Bu bir örnek yanıttır."  # Modelden gelen yanıtı buraya yazın
     return response