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.gitattributes CHANGED
@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
33
  *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
34
  *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
35
  *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 
 
33
  *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
34
  *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
35
  *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
36
+ pokemon_model_fahrnphi_transferlearning.keras filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
app.py ADDED
@@ -0,0 +1,44 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import streamlit as st
2
+ import numpy as np
3
+ from tensorflow.keras.preprocessing import image
4
+ import tensorflow as tf
5
+
6
+ # Lade das gespeicherte Modell
7
+ model = tf.keras.models.load_model("pokemon_model_fahrnphi_transferlearning.keras")
8
+
9
+ # Setze die Bildabmessungen
10
+ img_height, img_width = 299, 299 # Eingabegröße für Xception
11
+
12
+ # Definiere eine Funktion zur Vorhersage und Rückgabe des Labels und der Wahrscheinlichkeit
13
+ def predict_label_and_probability(image_path):
14
+ # Lade das Bild und passe es an die Eingabegröße des Modells an
15
+ img = image.load_img(image_path, target_size=(img_height, img_width))
16
+ x = image.img_to_array(img)
17
+ x = np.expand_dims(x, axis=0)
18
+ x /= 255. # Skalieren der Bildpixel
19
+
20
+ # Vorhersage mit dem Modell
21
+ preds = model.predict(x)
22
+ class_idx = np.argmax(preds[0])
23
+
24
+ # Mappe Klassenindizes auf Klassennamen
25
+ class_labels = {0: 'Charizard', 1: 'Lapras', 2: 'Machamp'}
26
+ predicted_class = class_labels[class_idx]
27
+
28
+ # Gib das vorhergesagte Label und die Wahrscheinlichkeit zurück
29
+ probability = preds[0][class_idx]
30
+ return predicted_class, probability
31
+
32
+ # Streamlit App
33
+ st.title("Pokémon Classification")
34
+
35
+ uploaded_file = st.file_uploader("Choose a Pokémon image...", type="jpg")
36
+
37
+ if uploaded_file is not None:
38
+ # Zeige das hochgeladene Bild
39
+ st.image(uploaded_file, caption='Uploaded Pokémon Image.', use_column_width=True)
40
+
41
+ # Führe die Vorhersage durch und zeige das Ergebnis
42
+ label, probability = predict_label_and_probability(uploaded_file)
43
+ st.write("Prediction:", label)
44
+ st.write("Probability:", probability)
pokemon_model_fahrnphi_transferlearning.keras ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:619506f4cede2f424f2142a64f780cc68d3c81ef9234c843c6428454ab13e9f0
3
+ size 250560147
requirements.txt ADDED
@@ -0,0 +1 @@
 
 
1
+ tensorflow