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app.py

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 import gradio as gr
 import numpy as np
-import tensorflow as tf
+import tensorflow
 from tensorflow.keras.models import load_model
 from tensorflow.keras.preprocessing import image
 
-MODELO_ISATRON_JEY = 'modelo_isatron_jeysshonl.h5'
+MODEL_ISATRON_JEY = 'modelo_isatron_jeysshonl.h5'
 
-# Define un diccionario de objetos personalizado para cargar el modelo
-objetos_personalizados = {
-    'SeparableConv2D': tf.keras.layers.SeparableConv2D
-}
+cnn_model = load_model(MODEL_ISATRON_JEY)
 
-# Carga el modelo con el argumento custom_objects
-modelo_cnn = load_model(MODELO_ISATRON_JEY, custom_objects=objetos_personalizados)
-
-def hacer_prediccion(imagen_prueba):
-    imagen_prueba = imagen_prueba.name
-    imagen_prueba = image.load_img(imagen_prueba, target_size=(224, 224))
-    imagen_prueba = image.img_to_array(imagen_prueba) / 255.
-    imagen_prueba = np.expand_dims(imagen_prueba, axis=0)
-    resultado = modelo_cnn.predict(imagen_prueba)
-    return {"Normal": str(resultado[0][0]), "Neumonía": str(resultado[0][1])}
+def make_prediction(test_image):
+    test_image = test_image.name
+    test_image = image.load_img(test_image, target_size=(224, 224))
+    test_image = image.img_to_array(test_image) / 255.
+    test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0)
+    result = cnn_model.predict(test_image)
+    return {"Normal": str(result[0][0]), "Neumonia": str(result[0][1])}
+    
     
-entrada_imagen = gr.inputs.Image(type="file")
+image_input = gr.inputs.Image(type="file")
     
-descripcion = "El modelo IsaTron es una Red Neuronal Convolucional (CNN) diseñada como un método de apoyo médico para el diagnóstico en imágenes radiológicas de neumonía pediátrica. IsaTron arroja un porcentaje para interpretar la radiografía torácica. En la parte inferior encontrarás algunas imágenes que pueden ser usadas para ejemplificar el funcionamiento del modelo. [Enlace al conjunto de datos](https://repositorio.unbosque.edu.co/handle/20.500.12495/9514)"
-
-habilitar_cola = True 
-ejemplos = [
-    ['1normal.jpeg'],
-    ['image1_pneumonia_virus.jpeg'],
-    ['image1_pneumonia_bacteria.jpeg'],
-    ['image2_normal.jpeg'],
-    ['image2_pneumonia_bacteria.jpeg'],
-    ['image3_normal.jpeg'],
-    ['image4_normal.jpeg'],
-]
-
-articulo= "<p style='text-align: center'><span style='font-size: 15pt;'>IsaTron . Jeysshon Bustos . 2022. </span></p>"
-
-interfaz = gr.Interface(
-    fn=hacer_prediccion,
-    inputs=entrada_imagen,
-    outputs='label', 
-    title="Modelo (CNN) IsaTron",
-    description=descripcion,
-    theme="default",
-    article=articulo,
-    examples=ejemplos,
-    enable_queue=habilitar_cola
-)
-
-interfaz.launch(share=True)
+description = " El modelo IsaTron es una Red Neuronal Convolucional (CNN) diseñada como un método de apoyo medico para el diagnóstico en imágenes radiológicas de neumonía         pediátrica. Isatron arroja un porcentaje para lograr interpretar la radiografia torácica. En la parte inferior encontrará unas imágenes que pueden ser                usadas para ejemplificar el funcionamiento del modelo.       https://repositorio.unbosque.edu.co/handle/20.500.12495/9514"
+
+
+              
+enable_queue = True 
+examples = [
+             ['1normal.jpeg'],
+			 ['image1_pneumonia_virus.jpeg'],
+			 ['image1_pneumonia_bacteria.jpeg'],
+			 ['image2_normal.jpeg'],
+			 ['image2_pneumonia_bacteria.jpeg'],
+			 ['image3_normal.jpeg'],
+			 ['image4_normal.jpeg'],
+		   ]
+
+article= "<p style='text-align: center'><span style='font-size: 15pt;'>IsaTron . Jeysshon Bustos . 2022. </span></p>"
+
+
+interface=gr.Interface(fn=make_prediction,
+             inputs=image_input,
+             outputs='label', 
+						 title="Modelo (CNN) IsaTron ",
+						 ##interpretation = "default",
+						 description=description,
+						 theme="default",
+						 article=article,
+						 examples=examples,
+             enable_queue=enable_queue )
+interface.launch(share=True)