WebAPIフレームワーク「Responder(レスポンダー)」。以前、ライトコードでも流行りに全力で乗っかり「Responderを使ってDjangoチュートリアルをやってみた」という連載記事を行いました。ライトコード社長も今、イチオシのWEBフレームワークで...ResponderとKerasを使って機械学習Webアプリケーションを作ってみる!今回から始まる連載は「ResponderとKerasを使って機械学習Webアプリケーションを作ってみる」です!なぜこのような連載を始めたかというと、3つ理由があります。相性が良いのでは!?」と思い立ち、「Responder」と「機械学習」を絡めた記事を書くことを決めました。本記事では、以下の環境で実装をしています。今回の連載で「どんなWebアプリケーションが完成するのか?」を、簡単にお見せしておきたいと思います。トップページトップページでは、学習させるタスク(データセット)を選択します。ネットワーク作成ページデータセットを選択したら、ユーザがネットワークを自由に作成します。したパラメータも指定できるようにします。ある程度自由に追加できます。ネットワークを学習させる作成したネットワークをバックグラウンド(重要!)で学習させます。結果を表示する学習が終了したら、学習結果ページに移行させます。そのページでは、学習遷移などが確認できます。アプリを作成手順それでは早速、作業に取り掛かってまいりましょう!手順アプリ作成は、以下の手順で進めていきます。学習結果ページの作成それでは、順番にいきます。Responderの大枠作成まずはじめに、Responderのファイル構成などを決めてしまいます。Responderでは、サーバー立ち上げもルーティングも1つのファイルでやろうと思えばできるのですが、それだと後々管理が困難になります。Djangoのように用途によってファイルを分けたいと思います。run.pyこれは、今後いじることはありません。サーバーの立ち上げのみ担います。urls.pyこのファイルに、「ルーティング処理」を記述していきます。ここにはURLを受け取ったときの処理は書きません。この後に説明する、コントローラに処理を投げます。デコレータでルーティングをします。ここではURLとコントローラのルーティング、およびJinja2のフィルタ設定を行う。IndexController)12345678910"""urls.pyここではURLとコントローラのルーティング、およびJinja2のフィルタ設定を行う。追加されたURLの処理を書くファイルです。APIインスタンスを作成します。ResponderAPIを生成し、コントローラを管理するファイル。title=title)12345678910111213141516171819"""controllers.pyResponderAPIを生成し、コントローラを管理するファイル。title=title)これで、Responder-Webアプリケーションの大枠が完成です。