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 from fastai.vision.all import *
-2	import gradio as gr
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-5	# Cargamos el learner
-6	learn = load_learner('export.pkl')
-7	
-8	# Definimos las etiquetas de nuestro modelo
-9	labels = learn.dls.vocab
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-12	# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
-13	def predict(img):
-14	    img = PILImage.create(img)
-15	    pred,pred_idx,probs = learn.predict(img)
-16	    return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}
-17	    
-18	# Creamos la interfaz y la lanzamos. 
-19	gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.inputs.Image(shape=(128, 128)), outputs=gr.outputs.Label(num_top_classes=3),examples=['buildings.jpg','forest.jpg']).launch(share=True)
+	import gradio as gr
+	
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+	# Cargamos el learner
+	learn = load_learner('export.pkl')
+	
+	# Definimos las etiquetas de nuestro modelo
+	labels = learn.dls.vocab
+	
+	
+	# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
+	def predict(img):
+	    img = PILImage.create(img)
+	    pred,pred_idx,probs = learn.predict(img)
+	    return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(labels))}
+	    
+	# Creamos la interfaz y la lanzamos. 
+	gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.inputs.Image(shape=(128, 128)), outputs=gr.outputs.Label(num_top_classes=3),examples=['buildings.jpg','forest.jpg']).launch(share=True)