Update pages/Entorno de Ejecución.py

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@@ -175,12 +175,12 @@ with vit:
             elif uploaded_file is not None:
                 with st.spinner('Cargando predicción...'):
 
-                    api_result = query(uploaded_file.read(), model_dict[model_choice[0]]) 
+                    y_gorrito = query(uploaded_file.read(), model_dict[model_choice[0]]) 
 
                     #classifiers = [pipeline("image-classification", model= model_dict[model_choice[i]]) for i in range(len(model_choice))]
                     
                     #classifier = pipeline("image-classification", model= model_dict[model_choice[0]])
-                    #img = preprocess(uploaded_file, module = 'pil')
+                    ##img = preprocess(uploaded_file, module = 'pil')
 
 
                     #def vit_ensemble(classifier_list, img):
@@ -209,15 +209,14 @@ with vit:
                 
                 #y_gorrito = classifier[0]["score"]
                     
-                    st.write(api_result)
                     #y_gorrito = vit_ensemble(classifiers, img)
                     #
-                    #if round(float(y_gorrito * 100)) >= threshold:
-                    #    st.success("¡Patacón Detectado!")
-                    #else:
-                    #    st.error("No se considera que haya un patacón en la imagen")
-                    #st.caption(f'La probabilidad de que la imagen tenga un patacón es del: {round(float(y_gorrito * 100), 2)}%')  
-                    st.image(img) 
+                    if round(float(y_gorrito * 100)) >= threshold:
+                        st.success("¡Patacón Detectado!")
+                    else:
+                        st.error("No se considera que haya un patacón en la imagen")
+                    st.caption(f'La probabilidad de que la imagen tenga un patacón es del: {round(float(y_gorrito * 100), 2)}%')  
+                    st.image(uploaded_file.read()) 
             else:
                 st.write("Asegúrate de haber subido correctamente la imagen.")