- 投稿日:2020-05-18T23:48:43+09:00
MacでTensorflowを動かして任意の画像を判定する
MacのDockerでTensorFlowを起動
https://www.tensorflow.org/install?hl=ja
https://www.tensorflow.org/install/docker?hl=ja#gpu_supportMac$ docker images # ダウンロードしたイメージの確認 $ docker ps # コンテナの確認 $ docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3 # イメージのダウンロード $ docker run -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3 # コンテナの起動 # 起動させたまま抜けるときはctrl+Q $ docker attach <コンテナID> # 起動中のコンテナに接続する※エラーが出るだけで、gpu版でなくても動くかも。
Docker上のpythonでMNISTサンプルを動作確認
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification?hl=ja
$ apt-get install vim #vimインストール $ pip install matplotlib #matplotlibがなかったのでインストール。learn.pyfrom __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals # TensorFlow と tf.keras のインポート import tensorflow as tf from tensorflow import keras # ヘルパーライブラリのインポート import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print(tf.__version__) fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot'] print(train_images.shape) print(len(train_labels)) train_images = train_images / 255.0 test_images = test_images / 255.0 # 層の設定 model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # モデルのコンパイル model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # モデルの訓練 model.fit(train_images, train_labels, epochs=5) # 予測のテスト predictions = model.predict(test_images) print(np.argmax(predictions[0])) # 正答率の評価 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print('\nTest accuracy:', test_acc) # モデルの保存 model.save('my_model.h5');モデルを保存しておけば、学習なしで判定に使えます。
保存したモデルを使って実行
predict.pynew_model = keras.models.load_model('my_model.h5') test_loss, test_acc = new_model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print('\nTest accuracy:', test_acc)Docker上で任意の画像を判定する
predict.py# 画像の読み込み img_path = "/pants.jpg" img_raw = tf.io.read_file(img_path) img_tensor = tf.image.decode_image(img_raw) img_final = tf.image.resize(img_tensor, [28, 28]) img_final = img_final/255.0 # 次元をそろえる # ここまででshapeは[28, 28, 3]。最後の3はRBGカラーの3つ。 img_gray = tf.image.rgb_to_grayscale(img_final) # [28, 28, 1] img_squeeze = tf.squeeze(img_gray) # [28, 28] img_expand = np.expand_dims(img_squeeze, axis=0) # [1, 28, 28] # これでshapeが[1, 28, 28]になり、predictに食わせられる。 predictions = new_model.predict(img_expand) print(np.argmax(predictions[0])) # あれ、、パンツのはずが、バッグと判定された??参考:https://note.nkmk.me/python-tensorflow-keras-basics/
次元を削減する方法
predict.py# 以下のsqueezeとreshapeどちらでもいけた。 img_squeeze = tf.squeeze(img_gray) img_reshape = tf.reshape(img_gray, [28,28])はまったところ
ファッションmnistのデータは黒背景で学習されているので、白背景の画像を食わせても判定がうまくいかなかった。
デバッグ
predict.pyprint(img_final.shape) # shapeで[28,28,1]などを出力させるか print(img_final) # 生の行列の中身を出力させるのも有効。白背景NGはこれで気がついた。