<jupyter_start><jupyter_text>**Correr el modelo**<jupyter_code>#Importar librerias para ejecutarlo
import tensorflow as tf
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import load_img, array_to_img


longitud, altura = 80, 80
modelo = './modelo/modeloFinal.h5'
pesos_modelo = './modelo/pesosFinal.h5'
cnn2 = tf.keras.models.load_model(modelo)
cnn2.load_weights(pesos_modelo)
def clasificaRetina(x):
  #Cargar imagen
  x = np.expand_dims(x, axis=0)
  array = cnn2.predict(x)
  resultado = array[0]
  print(resultado)
  resp = np.argmax(resultado)
  
  if resp == 0:
    print("Respuesta = Miopia")
  elif resp == 1:
    print("Respuesta = Catarata")
  elif resp == 2:
    print("Respuesta = Diabetes")
  elif resp == 3:
    print("Respuesta = Glaucoma")
  elif resp == 4:
    print("Respuesta = AMD")
  elif resp == 5:
    print("Respuesta = Hipertension")
  elif resp == 6:
    print("Respuesta = Otro")
  elif resp == 7:
    print("Respuesta = Normal")
clasificaRetina(input_test[30])

output_test[30]
  # miopia       = [1,0,0,0,0,0,0,0]
  # catarata     = [0,1,0,0,0,0,0,0]
  # diabetes     = [0,0,1,0,0,0,0,0]
  # glaucoma     = [0,0,0,1,0,0,0,0]
  # amd          = [0,0,0,0,1,0,0,0]
  # hipertension = [0,0,0,0,0,1,0,0]
  # otro         = [0,0,0,0,0,0,1,0]
  # normal       = [0,0,0,0,0,0,0,1]<jupyter_output><empty_output>
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