Update pages/Entorno de Ejecución.py

pages/Entorno de Ejecución.py

@@ -137,26 +137,27 @@ with vit:
 
     with col_b:
 
-        if st.button(key = 'ViT_button', label ='¿Hay un patacón en la imagen?') and uploaded_file is not None:
-            with st.spinner('Cargando predicción...'):
-                classifier = pipeline("image-classification", model="frncscp/patacoptimus-prime")
-                img = preprocess(uploaded_file, module = 'pil')
+        if st.button(key = 'ViT_button', label ='¿Hay un patacón en la imagen?'):
+            if uploaded_file is not None:
+                with st.spinner('Cargando predicción...'):
+                    classifier = pipeline("image-classification", model="frncscp/patacoptimus-prime")
+                    img = preprocess(uploaded_file, module = 'pil')
                 
-                classifier = classifier(img) 
+                    classifier = classifier(img) 
 
-                for clase in classifier:
-                    if clase['label'] == 'Patacon-True':
-                        y_gorrito = clase["score"]
+                    for clase in classifier:
+                        if clase['label'] == 'Patacon-True':
+                            y_gorrito = clase["score"]
                 
                 #y_gorrito = classifier[0]["score"]
-                if round(float(y_gorrito*100)) >= threshold:
-                    st.success("¡Patacón Detectado!")
-                else:
-                    st.error("No se considera que haya un patacón en la imagen")
-                st.caption(f'La probabilidad de que la imagen tenga un patacón es del: {round(float(y_gorrito * 100), 2)}%')  
-                st.image(img) 
-        else:
-            st.write("Asegúrate de haber subido correctamente la imagen.")
+                    if round(float(y_gorrito*100)) >= threshold:
+                        st.success("¡Patacón Detectado!")
+                    else:
+                        st.error("No se considera que haya un patacón en la imagen")
+                    st.caption(f'La probabilidad de que la imagen tenga un patacón es del: {round(float(y_gorrito * 100), 2)}%')  
+                    st.image(img) 
+            else:
+                st.write("Asegúrate de haber subido correctamente la imagen.")
 
 
                 
@@ -182,30 +183,29 @@ with zero_shot:
     with col_b:
 
         
-        if st.button(key = 'ZS_button', label ='¿Hay un patacón en la imagen?') and uploaded_file is not None:
-            if not zsloaded:
-                with st.spinner("Cargando modelo de clasificación..."):
-                    classifier = pipeline("zero-shot-image-classification", model = clip)
-                    zsloaded = True
-            with st.spinner('Cargando predicción...'):
-                img = preprocess(uploaded_file, module = 'pil')
-                zs_classifier = classifier(img, 
-                candidate_labels = labels_for_classification)
-
-                for clase in zs_classifier:
-                    if clase['label'] == 'A yellow deep fried smashed plantain':
-                        y_gorrito = clase["score"]
+        if st.button(key = 'ZS_button', label ='¿Hay un patacón en la imagen?'):
+            if uploaded_file is not None:
+                if not zsloaded:
+                    with st.spinner("Cargando modelo de clasificación..."):
+                        classifier = pipeline("zero-shot-image-classification", model = clip)
+                        zsloaded = True
+                with st.spinner('Cargando predicción...'):
+                    img = preprocess(uploaded_file, module = 'pil')
+                    zs_classifier = classifier(img, 
+                    candidate_labels = labels_for_classification)
+
+                    for clase in zs_classifier:
+                        if clase['label'] == 'A yellow deep fried smashed plantain':
+                            y_gorrito = clase["score"]
                         
-                if round(float(y_gorrito*100)) >= threshold:
-                    st.success("¡Patacón Detectado!")
-                else:
-                    st.error("No se considera que haya un patacón en la imagen")
-                st.caption(f'La probabilidad de que la imagen tenga un patacón es del: {round(float(y_gorrito * 100), 2)}%')  
-                st.image(img)
-        else:
-            st.write("Asegúrate de haber subido correctamente la imagen.")
-        
-
+                    if round(float(y_gorrito*100)) >= threshold:
+                        st.success("¡Patacón Detectado!")
+                    else:
+                        st.error("No se considera que haya un patacón en la imagen")
+                    st.caption(f'La probabilidad de que la imagen tenga un patacón es del: {round(float(y_gorrito * 100), 2)}%')  
+                    st.image(img)
+            else:
+                st.write("Asegúrate de haber subido correctamente la imagen.")
         
 with autoencoder:
     st.write('Próximamente')
@@ -214,9 +214,4 @@ with gan:
 with svm:
     st.write('Próximamente')
 with iforest:
-    st.write('Próximamente')
-
-            
-        
-        
-    
+    st.write('Próximamente')