Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
 import tensorflow as tf
+from tensorflow.keras.layers import DepthwiseConv2D
 
-path_to_model = "./modelo_jeysshon_iaderm.h5"
+# Función personalizada para DepthwiseConv2D
+def custom_depthwise_conv2d(**kwargs):
+    kwargs.pop('groups', None)  # Eliminar el argumento 'groups'
+    return DepthwiseConv2D(**kwargs)
 
-# Cargar el modelo directamente
-model = tf.keras.models.load_model(path_to_model)
+custom_objects = {'DepthwiseConv2D': custom_depthwise_conv2d}
+
+# Ruta del modelo
+path_to_model = "modelo_jeysshon_iaderm.h5"
+
+# Cargar el modelo con custom_objects
+try:
+    model = tf.keras.models.load_model(path_to_model, custom_objects=custom_objects)
+    print("Modelo cargado exitosamente.")
+except Exception as e:
+    print(f"Error al cargar el modelo: {e}")
+    raise
 
 labels = [
     'Acné / Rosácea', 'Queratosis Actínica / Carcinoma Basocelular', 
@@ -25,7 +39,7 @@ def classify_image(image):
     image = tf.image.resize(image, (224, 224))
     image = tf.expand_dims(image, axis=0)
     prediction = model.predict(image).flatten()
-    confidences = {labels[i]: float(prediction[i]) for i in range(23)}
+    confidences = {labels[i]: float(prediction[i]) for i in range(len(labels))}
     return confidences
 
 title = "AI-DERM DETECTION"
@@ -39,7 +53,7 @@ article = (
     "5. Celulitis / Impétigo (Infecciones Bacterianas)\n"
     "6. Eccema\n"
     "7. Exantemas (Erupciones Cutáneas por Medicamentos)\n"
-    "8.  (areata)\n"
+    "8. Pérdida de Cabello (Alopecia)\n"
     "9. Herpes / VPH\n"
     "10. Trastornos de la Pigmentación\n"
     "11. Lupus\n"
@@ -87,3 +101,4 @@ gr.Interface(
     outputs=gr.outputs.Label(num_top_classes=4),
     examples=examples
 ).launch()
+