pippo

src/streamlit_app.py

@@ -68,7 +68,7 @@ image = sample["image"]
 label = sample["label"]
 
 # 📌 Mostra l'immagine e la classe in Streamlit
-st.image(image, caption=f"Classe: {label}", use_column_width=True)
+st.image(image, caption=f"Classe: {label}", use_container_width=True)
 st.write(f"🔎 Esempio dal dataset: {sample}")
 
 #Carica il dataset esterno da imagenet PER TENSORFLOW
@@ -84,7 +84,7 @@ for i, sample in enumerate(dataset):
 
     image = tf.image.resize(image, (224, 224)) / 255.0  # Normalizzazione
     image_list.append(image.numpy())
-    label_list.append(label.numpy())
+    label_list.append(np.array(sample["label"]))  
 
 X_train = np.array(image_list)
 y_train = np.array(label_list)