AI|設備のマニアどっとこむ設備のマニアどっとこむ設備、電子工作、DIYのブログ!HomeAITensorflowで画像分類した話なかなか使いこなせないでいるTensorflowですが、画像分類をやってみました。VGG16という大量にある学習済みモデルを用いて画像を判別。可能性の高いベスト5をAIに選んでもらいました。0.03908478)このように犬の種類が出ます。23:330kerasで手書き数字の認識をした話tensorflowをいじって数週間、kerasというtensowflowのAPIを使って手書き文字が判別できるそうな。画像ファイルを読み込ませて判別するコードを下記記事を参考に作ってみました。https://pondad.net/web/2016/12/11/scikit-learn-mnist.html今回はマイニング用PCでやりました。ラズパイでは厳しいと最初から判断してやめてしまいました。完全にチキン野郎です。手書きデータが重いんじゃないかなって思ったんですけど...→→なんとかラズパイでも動かせました!!ちなみにWindows10では簡単に開発環境は整います。インストールその他は下記本を参照にしました。おおまかな流れはAnacondaをインストールし、そこからtensowflowその他ライブラリをインストールしていく形です。Notebookというwebエディターで使っていきます。15分~20分で完了しました。汎用のOSはいいですね...。画像は↑これなのですが、webエディターなのでファイルの場所はフルパスを入れたほうがよさそうです。↓作ったコードはこちら。Image.open("test7.png").convert('L')#フルパスの必要あり。convert('L')でデータの白黒を反転させている。Image.ANTIALIAS)#8×8の行列にしています。verbose=False)#SVCのパラメータです。読み込んだデータを判断する仕方が変わってきます。#なぜかkernel='linear'にしたらよく当たるようになりました。=data_test.reshape(1,-1)#これ重要。data_test.のままではエラーがでます。label_train)#/機械学習しています。clf.predict(clf2)#画像データと比較。判断print(data_test)print(clf2)print(clf)#データの確認用で出力させています。"%")#判断した数字を出力。[7]とあっているか確認しています。参考にしたブログのコードをそのまま使うと下記のようなエラーが出ます。=data_test.reshape(1,-1)としてます。0.]]どうもカッコがふたつないといけないのかな??調べるとsklearnのバージョンが新しいとこうなってしまうらしいです。これでなんとかエラーは突破できました。%こうでればOKです。ほかにも4を試したりしましたが正解してます。精度はどうであれ、AIを実感することができました。tensorflowでは最初から学習データを使うことができます。OpenCVみたいに死ぬほどデータを用意しなくていいみたいですね。CVをインストールして機械学習をしていたのですが、今度はGoogleのガチのAI(?)tensorflowに挑戦してみた。意外にも参考にできる記事は多く、インストール自体はすぐにできた。tensorflowで確認できる。ファイル名.pyコマンドをおススメする。※thonnnyからではpython3なのでインポートエラーになってしまった。range(400)の値を小さくすると1から遠ざかっていく...数字を変えていくとtrain_stepの回数が変わるので1に近づく。なんとなく最適解を求めている雰囲気は伝わるだろうか。piでも問題なくできるのでいろいろと試していきたい。pi等の電子工作にハマる。