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import tensorflow as tf | |
import numpy as np | |
import gradio as gr | |
# Charger le modèle sauvegardé | |
loaded_model = tf.keras.models.load_model("double_model.h5") | |
# Fonction pour prédire le double | |
def predict_double(x): | |
try: | |
x = float(x) # Conversion en float pour éviter les erreurs | |
x_array = np.array([[x]]) # Convertir en tableau NumPy | |
prediction = loaded_model.predict(x_array)[0][0] | |
return f"Le double de {x} est approximativement {prediction:.2f}" | |
except Exception as e: | |
return f"Erreur : {str(e)}" | |
# Interface Gradio | |
interface = gr.Interface( | |
fn=predict_double, | |
inputs=gr.Textbox(label="Entrez un nombre"), | |
outputs=gr.Textbox(label="Résultat"), | |
title="Calculateur de Double", | |
description="Entrez un chiffre, et le modèle donnera son double." | |
) | |
# Lancer l'interface | |
if __name__ == "__main__": | |
interface.launch() | |