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app.py

@@ -317,7 +317,7 @@ class ModeloDataset:
                     i=i+1  
             labels = predicted_token_class_ids
             loss = self.model(input_ids, labels=labels).loss
-            #print(round(loss.item(), 2))
+            
         else:
             
             print('idioma:',idioma)            
@@ -345,9 +345,7 @@ class ModeloDataset:
             labels = predicted_token_class_ids
             loss = self.model(input_ids, labels=labels).loss
             
-            print('_predicted_tokens_classes',_predicted_tokens_classes)
-            print('tokenized_text',tokenized_text) 
-            print('ids',ids)
+            
             
             
             #new_tokens=[]
@@ -467,11 +465,13 @@ def procesar(texto,archivo, etiquetas):
     
     
     if len(texto)>0: 
+        print('text')
         model.identificacion_idioma(texto)
         return model.predict(etiquetas),gr.Dataframe(),gr.File()
     else:
 
         if archivo.name.split(".")[1]=="csv":
+            print('csv')
             df=pd.read_csv(archivo.name,delimiter=",")
         
             df_new = pd.DataFrame( columns=df.columns.values)
@@ -490,6 +490,7 @@ def procesar(texto,archivo, etiquetas):
             return "", df_new, df_new.to_csv(sep='\t', encoding='utf-8',index=False)
             #return "", df_new, df_new.to_excel( index=False)
         else:
+            print('json')
             if archivo.name.split(".")[1]=="json":
                 util = utilJSON(archivo.name)        
                 df=util.obtener_dataframe(util.data)