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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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自分が作成したDeepLearningの学習モデルを実際に使用したい

tasuke

総合スコア53

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2018/10/21 03:44

編集2018/10/21 06:36

現在、DeepLearningの学習をしています。ゼロから作るDeep Learningを参考に学習しています。しかし、モデルの評価やデータセット内の1画像を分類する例は載っているのですが、肝心の実際に自分が解析したい画像をどのように処理して、どのようにモデルに読み込ませるのかという実践的な部分がありませんでした。また、ネットで調べてみても私の力では見つけることが出来ませんでした。
作成した学習モデルを実際に使ってみるというような内容のことが書かれている本やサイト等はありませんか?回答よろしくお願いします。

作成したコードを載せておきます。

python3

1from sklearn.datasets import fetch_mldata 2 3mnist = fetch_mldata('MNIST original', data_home=".") 4X = mnist.data / 255 5y = mnist.target 6import matplotlib.pyplot as plt 7 8 9plt.imshow(X[0].reshape(28, 28), cmap='gray') 10print("This is {:.0f}".format(y[0])) 11import torch 12from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader 13 14from sklearn.model_selection import train_test_split 15X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( 16 X, y, test_size=1/7, random_state=0) 17 18X_train = torch.Tensor(X_train) 19X_test = torch.Tensor(X_test) 20y_train = torch.LongTensor(y_train) 21y_test = torch.LongTensor(y_test) 22 23ds_train = TensorDataset(X_train, y_train) 24ds_test = TensorDataset(X_test, y_test) 25 26loader_train = DataLoader(ds_train, batch_size=64, shuffle=True) 27loader_test = DataLoader(ds_test, batch_size=64, shuffle=False) 28 29from torch import nn 30 31model = nn.Sequential() 32model.add_module('fc1', nn.Linear(28*28, 100)) 33model.add_module('relu1', nn.ReLU()) 34model.add_module('fc2', nn.Linear(100, 100)) 35model.add_module('relu2', nn.ReLU()) 36model.add_module('fc3', nn.Linear(100, 10)) 37 38print(model) 39from torch import optim 40 41loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() 42 43optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) 44 45from torch.autograd import Variable 46 47def train(epoch): 48 model.train() 49 for data, target in loader_train: 50 data, target = Variable(data), Variable(target) 51 optimizer.zero_grad() 52 output = model(data) 53 loss = loss_fn(output, target) 54 loss.backward() 55 optimizer.step() 56 print("epoch{}:end\n".format(epoch)) 57 58def test(): 59 model.eval() 60 correct = 0 61 for data, target in loader_test: 62 data, target = Variable(data), Variable(target) 63 output = model(data) 64 pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] 65 correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).sum() 66 data_num = len(loader_test.dataset) 67 print('\n answer: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(correct,data_num, 100. * correct / data_num)) 68 69for epoch in range(3): 70 train(epoch) 71 72test() 73import tensorflow as tf 74img_r = tf.read_file("8.png") 75read_image = tf.image.decode_image(img_r, channels=3) 76data = Variable(read_image) 77output = model(data) 78pred = output.data.max(0, keepdim=True)[1] 79print("I think {}".format(pred))

error:variable data has o be a tensor, but got Tensor

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quickquip

2018/10/21 06:22

それは画像を読み込む方法がわからないということでしょうか? 読み込んだ画像の扱い方がわからないということでしょうか? あなたが「わからないこと」が書いてないのです。
tasuke

2018/10/21 06:33

ご指摘ありがとうございます。私が分からないのは読み込んだ画像の扱い方です。自分なりに考え色々試してみたのですが、画像を分析してくれません。
quickquip

2018/10/21 06:52

ゼロから作るDeep Learning は関係ない質問ですか? torchとtensorflowの両方をimportしていますが、試行錯誤した結果なだけで「どちらを使いたいと思っている」とかいう前の段階ですね?
tasuke

2018/10/22 03:50

貴方のおっしゃっている通りです。自身の解析対象の画像の入れ方が分からなかったため、いろいろなサンプルコード等の使えそうな部分を引っ張ってきたら、上記のようなコードになってしまいました。また、質問自体はゼロから作るとは関係ありません。分かりずらい質問をしてしまい申し訳ありません。
guest

回答1

0

ベストアンサー

(サンプル数, 高さ, 幅, チャンネル数3) という画像データの numpy 配列を作る必要があります。
glob.glob() でディレクトリから画像ファイルのパス一覧を取得し、PIL.Image.open() などで読み込みます。

こちらの回答 も参考にしてください。

投稿2018/10/21 09:33

tiitoi

総合スコア21956

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