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@@ -61,7 +61,7 @@ with cnn:
             img = tf.image.resize(raw_img,(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT))
             for model in model_list:
                 y_gorrito += tf.cast(model(tf.expand_dims(img/255., 0)), dtype=tf.float32)
-            return [y_gorrito / len(model_list), raw_img]
+            return [y_gorrito / len(model_list), raw_img.numpy()]
 
         def basic_predict(model_list, img): #for non-supported formats
             y_gorrito = 0
@@ -126,7 +126,7 @@ with cnn:
                 st.caption(f'La probabilidad de que la imagen tenga un patacón es del: {round(float(y_gorrito * 100), 2)}%')
                 st.caption('Si los resultados no fueron los esperados, por favor, [haz click aquí](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScH0ZxAV8aSqs7TPYi86u0nkxvQG3iuHCStWNB-BoQnSW2V0g/viewform?usp=sf_link)')
                 
-                st.image(raw_img.numpy())
+                st.image(raw_img)
             
             else:
                 st.write('Revisa haber seleccionado los modelos y la imagen correctamente.')