Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
+import tensorflow as tf
 
-gr.load("models/Horus7/kaduce").launch()
+model = tf.keras.models.load_model("models/Horus7/kaduce")  # Charger le modèle TensorFlow
+
+def predict(image):
+    # Prétraiter l'image (vous pouvez adapter cela en fonction des besoins de votre modèle)
+    preprocessed_image = preprocess_image(image)
+
+    # Faire une prédiction avec le modèle
+    prediction = model.predict(preprocessed_image)
+
+    # Renvoyer la prédiction
+    return prediction
+
+# Fonction pour prétraiter l'image avant la prédiction
+def preprocess_image(image):
+    # Effectuer les étapes de prétraitement nécessaires pour votre modèle (redimensionnement, normalisation, etc.)
+    return image
+
+# Interface Gradio
+inputs = gr.inputs.Image()  # Entrée : une image
+outputs = gr.outputs.Label()  # Sortie : une étiquette
+
+gr.Interface(fn=predict, inputs=inputs, outputs=outputs).launch()