このレポジトリは、書籍「今すぐ試したい!機械学習・深層学習(ディープラーニング)画像認識プログラミングレシピ」のソースコードを配布するレポジトリです。
アマゾンのリンクはこちらです:https://www.amazon.co.jp/dp/4798056839
- Colaboratory:本書で使うJupyter NoteBookです。Google Colaboratoryにインポートして実行してください。インポートする方法は本書の96ページをご参照ください。
- docker-python3-flask-ml-app:04-05 節、04-06 節、05-01節、05-03 節のサンプルコードと関連するウェブアプリケーションプログラムソースコード。PCの場合は
docker-compose up
で起動させることができます(Dockerが必要です)。詳しくは本書の267ページの「Column」の説明をご参照ください。 - python:04-02 節と05-04 節と05-08 節と07-02 節のPythonプログラムのソースコード
- scripts:04-02 節のコマンドなどをまとめたファイル
詳しくは、それぞれのフォルダの中身をご確認ください。
Pull Request歓迎!
著者のTwitter:https://twitter.com/kokensha_tech
python3 app.pyをそのまま実行すると、学習済モデルファイルが見つからずに、正常に実行でできません。これはデータの権利の考慮のため、04-06の学習済モデルファイルをGitHubに配布していないのが原因です。
対応方法:270ページからの04-06節のレシピの手順を沿って、まず猫犬の認識用の学習済モデルファイルを作成して、手動で配置してください。
配置場所は book-ml/docker-python3-flask-ml-app/app/chainer_dogscats/ の配下です。
04-06で学習のために使用するデータは、下記のURL(Kaggle)から取得することが可能です(ユーザー登録が必要)。
一番下のOutputの日本語
誤:「False 花は薔薇ですね」
正:「False 花は薔薇ではないですね」
Pythonプログラムのimportのセクションに下記の一行が追記します(配布しているプログラムの方ではすでに含まれていますので、配布プログラムを利用する場合は、追加不要)。
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
Pythonプログラム (配布しているプログラムの方は正しいプログラムになっております、配布プログラムを利用する場合は、修正不要)。
誤:x.shape[:2]
正:image.shape[:2]
機械学習・深層学習レッスン
https://github.com/Kokensha/machine_learning_deep_learning_lessons