Upload app.py

app.py

@@ -18,18 +18,17 @@ def predict(img):
     img_array = preprocess_input(img_array)  # เตรียมรูปภาพให้สอดคล้องกับความต้องการของโมเดล
 
     predictions = model.predict(img_array)
-    class_idx = np.argmax(predictions, axis=1)[0]
-    class_label = class_names[class_idx]  # ใช้ชื่อคลาสที่คุณประกาศไว้
-    confidence = predictions[0][class_idx]
+    predictions = predictions[0]  # เอาค่าผลลัพธ์ของ batch เดียว
+    confidence_dict = {class_names[i]: float(predictions[i]) for i in range(len(class_names))}
 
-    return {class_label: float(confidence)}
+    return confidence_dict
 
 # สร้าง Gradio Interface
 interface = gr.Interface(
     fn=predict,
     inputs=gr.Image(type="pil", label="Upload an Image"),
     outputs=gr.Label(num_top_classes=2, label="Predicted Class"),
-    title="Image Classification with InceptionV3",
+    title="Melanoma Classification with InceptionV3",
     description="Upload an image to classify it into one of the classes."
 )