Update app.py

app.py

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 import streamlit as st
 import torch
-from torchvision import transforms
+from torchvision import transforms, models
 from PIL import Image
 import requests
 import json
@@ -31,8 +31,11 @@ with open(CLASS_NAMES_PATH, "r") as f:
 # Charger le modèle
 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 try:
-    model = torch.load(MODEL_PATH, map_location=device,weights_only=True)
-    model.eval()
+    # Créer le modèle EfficientNet
+    model = models.efficientnet_b7(pretrained=False)  # Initialisation du modèle sans poids pré-entrainés
+    # Charger les poids du modèle
+    model.load_state_dict(torch.load(MODEL_PATH, map_location=device))
+    model.eval()  # Passer en mode évaluation
 except Exception as e:
     st.error(f"Erreur lors du chargement du modèle : {e}")
     st.stop()