あと１坊主で制覇！

ついに、四日で体験！講座の3日目分まで終了しました！

【4日で体験！】 TensorFlow, Keras, Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座
TensorFlow 2 対応！ 4日間でディープラーニングを体験してみよう！Windows, MacでOK！

 

もともと4日のコースだったはずが、

前記事に書いたように、二日目が1日で終わらなかったことから停滞気味に。

 

三日坊主は結構いけることに定評のある私ですが・・・！

やはり期待を裏切らず、三日坊主でいったん終了していました。

 

しかし、三日坊主も1日休んでカウントを０にすれば、

また三日坊主を始められるという強みがあります。。。

 

今日は、三日坊主の２サイクル目に突入、見事やり切りました！

あと残すところ、最終日の4日目分のみです。

 

今日のテーマは、画像認識にチャレンジ！！

Tensorflowの公式ページにかつて記載されていた画像認識のコードを使用。

Tensorflow2がでた関係か、今はGithubにしか置いてないので、

Githubから".py"という拡張子を指定してダウンロードします。

 

それを実行するための仮想環境が、tensorflow2.0.0ではダメ。

そこで、tensorflow1.1.4の仮想環境をダウンロードするための仮想環境を

新たにAnaconda Navigatorで構築し、terminalを開いて、"conda install tensorflow1.1.4"と指示。

ようやくこの仮想環境上でダウンロードした画像認識.pyファイルを走らせます！

 

仮想環境上に.pyファイルをPythonで読み込ませるためには、

pythonを先頭につけ、スペース開け、そのファイル名を入力してEnter.

プログラムが読み込まれ、

最初にデフォルトでついているパンダの絵がパンダである確率がでてきます。

 

このパンダの代わりに、自分で調達した動物の絵や写真を差し替えることもできます。

使ったコードは、

python classify_image.py --image_file="pug.jpg"

これで、パグちゃんがどのくらいのパグっぽいのかが計算できました

 

ふぅ。

今日はこれでおしまい！