[PYTHON] Richter Yosakoi Naruko nach Bildklassifikation von Tensorflow.

Memo

Ich habe versucht, nach Tensorflow zu klassifizieren, daher werde ich eine Notiz hinterlassen. Bei der Klassifizierung von Bildern in der Umgebung eines ziemlich alten PCs (Ubuntu wurde vor etwa 10 Jahren auf einem PC installiert) Es scheint, dass es nicht gemäß den CPU-Spezifikationen funktioniert, es sei denn, die Version von Tensol Flow ist auf 1.5 eingestellt.

Websites, auf die zur Bildklassifizierung verwiesen wird https://blog.ch3cooh.jp/entry/20180930/1538287200

Grobe Erklärung des Inhalts der Dateiverarbeitung

Erstellen Sie ein Trainingsmodell, indem Sie es in eine Datei mit dem Namen retrain.py klassifizieren. Dieses Mal lernte ich das Bild von Naruko und das Bild einer Katze. (In Ordner unterteilt und jedes Bild von Katze und Naruko ablegen)
Beurteilen Sie das Testbild anhand des Trainingsmodells in einer Datei namens label_image.py. Dieses Mal habe ich Naruko auf das Testbild vorbereitet und es beurteilt.

Darüber hinaus wird der Speicherort wie die Hierarchie als Parameter an jede Datei übergeben.

pip install tensorflow==1.5

pip install tensorflow_hub==0.2.0

python retrain.py \
  --bottleneck_dir=bottlenecks \
  --how_many_training_steps=1000 \
  --model_dir=inception \
  --summaries_dir=training_summaries/basic \
  --output_graph=retrained_graph.pb \
  --output_labels=retrained_labels.txt \
  --image_dir=img

python label_image.py  \
  --graph=retrained_graph.pb  \
  --labels=retrained_labels.txt  \
  --output_layer=final_result  \
  --image=test_images/x.jpg  \
  --input_layer=Mul

Laden Sie die Quelle von unten herunter https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.5/tensorflow

wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorflow/r1.5/tensorflow/examples/label_image/label_image.py
wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorflow/r1.5/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py