Update app.py

app.py

@@ -32,17 +32,17 @@ transform = transforms.Compose([
 # 클래스 이름 리스트 정의
 class_names = ['disposablecup', 'envmark', 'label', 'mug', 'nonlabel', 'reusablecup']
 
-# 예측 함수 정의
 def predict(image):
-    image = transform(image).unsqueeze(0)  # 배치 차원 추가
+    image = transform(image).unsqueeze(0)
     with torch.no_grad():
         outputs = model(image)
+        print("Raw outputs:", outputs)  # 원본 출력값 확인
         _, predicted = torch.max(outputs, 1)
-    # 클래스 인덱스를 클래스 이름으로 변환
     label = class_names[predicted.item()]
-    print("Predicted label:", label)  # 예측된 레이블 출력
+    print("Predicted label:", label)
     return label
 
+
 # Gradio 인터페이스 설정
 iface = gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.Image(type='pil'), outputs='label', live=True)
 iface.launch()