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src/streamlit_app.py

@@ -38,13 +38,17 @@ st.write("🔄 Caricamento di 300 immagini da `imagenet_resized/64x64`...")
 # 📌 Carica il dataset direttamente da Hugging Face
 dataset = load_dataset("sradc/imagenet_resized_64x64", split="train")
 
-#Carica il dataset esterno da imagenet
+#Carica il dataset esterno da imagenet PER TENSORFLOW
 #imagenet = tfds.load("imagenet_resized/64x64", split="train", as_supervised=True, download=True, data_dir=DATA_DIR)
 
 image_list = []
 label_list = []
 
-for i, (image, label) in enumerate(imagenet.take(300)):  # Prende solo 300 immagini
+#for i, (image, label) in enumerate(imagenet.take(300)):  # Prende solo 300 immagini  PER TENSORFLOW
+for i, sample in enumerate(dataset):
+    if i >= 300:  # Prende solo 300 immagini
+        break
+
     image = tf.image.resize(image, (224, 224)) / 255.0  # Normalizzazione
     image_list.append(image.numpy())
     label_list.append(label.numpy())