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