Delete app.py

app.py

@@ -1,32 +0,0 @@
-import gradio as gr
-from tensorflow.keras.models import load_model
-from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
-from PIL import Image
-import numpy as np
-
-# Загрузка модели
-model = load_model("digit_recognizer_model.h5")
-
-# Функция для обработки изображения и предсказания
-def predict_digit(image):
-    image = image.convert("L")                # Конвертация в градации серого
-    image = image.resize((28, 28))            # Изменение размера на 28x28
-    image = img_to_array(image)               # Преобразование в numpy-массив
-    image = image.reshape(1, 28, 28, 1)       # Преобразование в формат (1, 28, 28, 1)
-    image = image / 255.0                     # Нормализация
-
-    prediction = model.predict(image)         # Предсказание
-    predicted_class = np.argmax(prediction)   # Получение класса с наибольшей вероятностью
-    return f"Предсказанное число: {predicted_class}"
-
-# Интерфейс Gradio
-interface = gr.Interface(
-    fn=predict_digit,
-    inputs=gr.Image(type="pil", shape=(28, 28)),  # Новый формат ввода изображения
-    outputs="text",                               # Вывод в виде текста
-    title="Распознавание цифр"
-)
-
-# Запуск приложения
-if __name__ == "__main__":
-    interface.launch()