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@@ -8,8 +8,7 @@ import torch
8
  # repo_id = "YOUR_USERNAME/YOUR_LEARNER_NAME"
9
  repo_id = "islasher/clasificador-dair-emotion"
10
 
11
- # learner = from_pretrained_fastai(repo_id)
12
- # labels = learner.dls.vocab
13
 
14
  # Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
15
 
@@ -25,7 +24,7 @@ def predict(frase):
25
  inputs = tokenizer(frase, return_tensors="pt")
26
  outputs = model(**inputs)
27
  predicted_class = torch.argmax(outputs.logits, dim=1).item()
28
- return predicted_class
29
 
30
  # Creamos la interfaz y la lanzamos.
31
  gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs="text").launch(share=False)
 
8
  # repo_id = "YOUR_USERNAME/YOUR_LEARNER_NAME"
9
  repo_id = "islasher/clasificador-dair-emotion"
10
 
11
+ labels = ['sadness', 'joy', 'love', 'anger', 'fear', 'surprise']
 
12
 
13
  # Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
14
 
 
24
  inputs = tokenizer(frase, return_tensors="pt")
25
  outputs = model(**inputs)
26
  predicted_class = torch.argmax(outputs.logits, dim=1).item()
27
+ return labels[predicted_class]
28
 
29
  # Creamos la interfaz y la lanzamos.
30
  gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs="text").launch(share=False)