Create app.py

app.py

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+import gradio as gr
+import tensorflow as tf
+
+model = tf.keras.models.load_model("hf://JaviSwift/cifar10_simple")  # Cambia esto por tu usuario y nombre del modelo
+
+def predict(image):
+    image = tf.image.resize(image, (32, 32))  # Ajusta según tu modelo
+    image = image / 255.0  # Normaliza si es necesario
+    image = tf.expand_dims(image, axis=0)  # Añade dimensión para batch
+
+    predictions = model.predict(image)
+    return predictions.argmax(axis=1)[0]  # Devuelve la clase predicha
+
+iface = gr.Interface(fn=predict, inputs="image", outputs="label")
+iface.launch()