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PREGUNTA DEL EJERCICIO.
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Considerando que tengo que entrenar mi modelo con datos Cifar 10, Guardandolo en esta ruta:'/home/margarito/python/Mi_Modulo_Hilario.h5'.

Necesito crear un test python -basandonos en el modelo:/Mi_Modulo_Hilario.h5, para determinar la clase de esta imagen que esta en esta ruta:/home/margarito/python/gato.jpg.
Para el ejercicio debes de considerar que el archivo de datos Cifar 10, abarca las siguientes clases:

clase 0: airplane
clase 1: automobile
clase 2: bird
clase 3: cat
clase 4: deer
clase 5: dog
clase 6: frog
clase 7: horse
clase 8: ship
clase 9: truck

En el ejercicio se deberá decir de que clase es la imagen del test.
También se deberá de visualizar la imagen_array), en que te basas para hacer dicha predicción.
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Bien, podríamos plantear una estructura básica del proyecto como sigue:

Como podría ser una estructura del Proyecto:

Proyecto_Mi_CNN/
│
├── cifar-10/
│ ├── data_batch_2
│ └── ...
│
├── src/
│ ├── __init__.py
│ ├── train_model.py
│ └── test_model.py
│
└── Mi_Modulo_Hilario.h5

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Para descargar los datos de imagenes Cifar 10, podeis utilizar este enlace:
https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
Se abrirá un pequeño manual explicativo, y desde el mismo se verán todas las opciones de descarga,
así como el tipo de datos para generar modelos que abarca Cifar 10.
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Este ejercicio ha sido realizado bajo platadorma Linux.
Ubuntu 20.04.6 LTS.
Editado con sublime Text.
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Para la ejecución correcta del programa en Python debereis tener cargadas para importar,
estas librerías:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.models import load_model
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt