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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

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tasuke

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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。

from sklearn.datasets import fetch_mldata

mnist = fetch_mldata('MNIST original', data_home=".")
X = mnist.data / 255 
y = mnist.target
import matplotlib.pyplot as plt


plt.imshow(X[0].reshape(28, 28), cmap='gray')
print("This is {:.0f}".format(y[0]))
import torch
from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=1/7, random_state=0)

X_train = torch.Tensor(X_train)
X_test = torch.Tensor(X_test)
y_train = torch.LongTensor(y_train)
y_test = torch.LongTensor(y_test)

ds_train = TensorDataset(X_train, y_train)
ds_test = TensorDataset(X_test, y_test)

loader_train = DataLoader(ds_train, batch_size=64, shuffle=True)
loader_test = DataLoader(ds_test, batch_size=64, shuffle=False)

from torch import nn

model = nn.Sequential()
model.add_module('fc1', nn.Linear(28*28, 100))
model.add_module('relu1', nn.ReLU())
model.add_module('fc2', nn.Linear(100, 100))
model.add_module('relu2', nn.ReLU())
model.add_module('fc3', nn.Linear(100, 10))

print(model)
from torch import optim

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

from torch.autograd import Variable

def train(epoch):
    model.train()  
    for data, target in loader_train:
        data, target = Variable(data), Variable(target)  
        optimizer.zero_grad() 
        output = model(data)  
        loss = loss_fn(output, target) 
        loss.backward() 
        optimizer.step()  
    print("epoch{}:end\n".format(epoch))

def test():
    model.eval() 
    correct = 0
    for data, target in loader_test:
        data, target = Variable(data), Variable(target)  
        output = model(data)          
        pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1]  
        correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).sum() 
    data_num = len(loader_test.dataset)  
    print('\n answer: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(correct,data_num, 100. * correct / data_num))

for epoch in range(3):
    train(epoch)

test()
import tensorflow as tf
img_r = tf.read_file("8.png")
read_image = tf.image.decode_image(img_r, channels=3)
data = Variable(read_image)
output = model(data)  
pred = output.data.max(0, keepdim=True)[1]  
print("I think {}".format(pred))


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

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  • quickquip

    2018/10/21 15:22

    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。

    キャンセル

  • tasuke

    2018/10/21 15:33

    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。

    キャンセル

  • quickquip

    2018/10/21 15:52

    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?

    キャンセル

  • tasuke

    2018/10/22 12:50

    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。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

(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。

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