Update app.py

app.py

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+import gradio as gr
+import tensorflow as tf
+import numpy as np
+from PIL import Image
+import requests
+from io import BytesIO
+
+# 모델 로드
+model = tf.keras.models.load_model("my_model.h5")
+
+# 이미지를 전처리하는 함수
+def preprocess(image):
+    img = image.resize((256, 256))
+    img = np.array(img)
+    img = img / 255.0
+    img = img.reshape((1,) + img.shape)
+    return img
+
+# 예측 함수
+def predict_image(img):
+    img = preprocess(img)
+    prediction = model.predict(img)[0][0]
+    return {'정상': 1-prediction, '감염': prediction}
+
+# 인터페이스 구성
+imagein = gr.inputs.Image()
+label = gr.outputs.Label(num_top_classes=2)
+
+# 예측 인터페이스 실행
+gr.Interface(fn=predict_image, inputs=imagein, outputs=label, 
+             title='소나무재선충병 감염 여부 예측',
+             description='산림청에서 제공하는 소나무재선충병 데이터셋을 이용한 딥러닝 모델을 사용하여 감염 여부를 예측합니다.').launch()