Create app.py

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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()