Update app.py

app.py

@@ -4,7 +4,7 @@ from tensorflow.keras.models import load_model
 from PIL import Image
 import tensorflow as tf
 
-# 🧠 Cargar modelo (asegúrate de que el archivo esté en la raíz del repositorio)
+#Cargar modelo
 def euclidean_distance(vects):
     x, y = vects
     sum_square = tf.reduce_sum(tf.square(x - y), axis=1, keepdims=True)
@@ -12,14 +12,14 @@ def euclidean_distance(vects):
 
 model = load_model("mnist_siamese_model.keras", custom_objects={'euclidean_distance': euclidean_distance})
 
-# 📌 Preprocesar imágenes
+#Preprocesar imágenes
 def preprocess(img):
     img = img.convert("L").resize((28, 28))
     img = np.array(img).astype("float32") / 255.0
     img = np.expand_dims(img, axis=-1)  # (28, 28, 1)
     return img
 
-# 🔍 Función de predicción
+#Función de predicción
 def predict(img1, img2):
     img1 = preprocess(img1)
     img2 = preprocess(img2)
@@ -29,9 +29,9 @@ def predict(img1, img2):
     distance = model.predict([img1, img2])[0][0]
     threshold = 0.5
     same = distance < threshold
-    return f"¿Mismo dígito? {'Sí' if same else 'No'} (distancia: {distance:.4f})"
+    return f"¿Es el mismo dígito? {'Sí' if same else 'No'} (distancia: {distance:.4f})"
 
-# 🎛️ Interfaz Gradio
+#Interfaz Gradio
 interface = gr.Interface(
     fn=predict,
     inputs=[