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@@ -8,7 +8,7 @@ def carga_modelo(model_name = 'ceyda/butterfly_cropped_uniq1K_512', model_versio
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  return gan
9
 
10
  def genera(gan, batch_size = 1):
11
- with torch.no_grad() #no queremos entrenar el modelo
12
  ims = gan.G(torch.randn(batch_size, gan.latent_dim)).clamp(0.0,1.0) * 255 #generamos imágenes y las aplastamos entre 0 y 1
13
  ims = ims.permute(0,2,3,1).detach().cpu().numpy().astype(np.uint8) #las pasamos a numpy
14
  return ims
 
8
  return gan
9
 
10
  def genera(gan, batch_size = 1):
11
+ with torch.no_grad(): #no queremos entrenar el modelo
12
  ims = gan.G(torch.randn(batch_size, gan.latent_dim)).clamp(0.0,1.0) * 255 #generamos imágenes y las aplastamos entre 0 y 1
13
  ims = ims.permute(0,2,3,1).detach().cpu().numpy().astype(np.uint8) #las pasamos a numpy
14
  return ims