ニューラルネットワークを用いたごく簡素な画像認識プログラムをDLしたい（github等で

Question

タイトルの通りです、簡素というのは、簡素な順に、
１．画像が白か黒かを判別する
２．白黒で構成された２つの画像の内、黒が多い方を選ぶ
３．〇と×を判別する
４．〇と×と△と□を判別する
５．画像に描かれた数字を認識して、数字を当てる

等、何かと何かを比較するプログラムをDLして、
使用し、中身を調べてみたいのですが、
１～５と上述しましたが、下に行く程複雑ゆえ、入手したいプログラムなのですが、
難しければ上の方のプログラムでも良いです。
探し方がよく分からないため・・・githubに落ちてるのでしょうか。

Answer 1

こちらのサイトを見てみるといいかもしれません。
ニューラルネットワークを理解できますし、なおかつ最後の章までいくとソースが置いてあります。

引用サイト：Pythonと機械学習の入門サイト

Comments

[退会済みユーザー]

第２章の５https://ruby-de-free.net/wp/hand-painted-numeric-judgment-ai-program-5/
これより後はまだ書かれていないのですかね？
第２章の５までであれば、
・・・・・
左から6番目の値が1で、残りがすべて0ですね。5番目ではなく6番目なのは上の画像からも分かるように一番左は0から始まっているからです。
しかし、実際はシグモイド関数の出力値になりますので、完全に0や1といった数値は出力されません。よって上記の目標となるリストは、
[0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.99,0.01,0.01,0.01,0.01]
と書けます。
これは、次のようなPythonコードで表現できます。
目標のリストを作成Python
# (例)[0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.099, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01]
# 出力ノードは10
onodes = 10
# まずは、要素数が10個のリストをすべて0.01とする
targets = numpy.zeros(onodes) + 0.01
# 正解の数の要素を0.99に置き換える
targets[int(all_values[0])] = 0.99
# (例)[0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.099, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01]
# 出力ノードは10
onodes = 10
# まずは、要素数が10個のリストをすべて0.01とする
targets = numpy.zeros(onodes) + 0.01
# 正解の数の要素を0.99に置き換える
targets[int(all_values[0])] = 0.99
all_values[0]は読み込んだ1行目の初めの数字です。この数字を0.99にする要素番号として使っています。
読み込みは文字列ですので、int(　)を使って整数型に変換しています。
・・・・・
ここまでであり、画像認識のプログラムは見当たりません。

[setuna0531]

https://qiita.com/ginrou@github/items/07b52a8520efcaebce37
githubにソースを提供している方がいました。

ご参考になればと。

[退会済みユーザー]

ほう。

ざっと見た感じ、python上で画像を描かせて、それを認識するといった感じでしょうか、
githubには、ウェブ上でも動くよう、JS版もあるような感じですね、これは良いかも。
・・・
このページで試せます。http://handwritten-classifier.app.ginrou.com/
・・・
とありますが、これはリンク切れみたいですね。
githubから一式DLして、コマンドプロンプトで、pyファイルをいくつか実行してみたのですが、

C:\Users\user\Desktop\handwritten_classifier-master>python app.py
と実行すると、
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\user\Desktop\handwritten_classifier-master\app.py", line 3, in <module>
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
ModuleNotFoundError: No module named 'flask'
と出て、
C:\Users\user\Desktop\handwritten_classifier-master>python NeuralNetwork.py
は問題なし、
C:\Users\user\Desktop\handwritten_classifier-master>python handwritten_classifier.py
と実行すると、
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\user\Desktop\handwritten_classifier-master\handwritten_classifier.py", line 6, in <module>
from progress.bar import Bar
ModuleNotFoundError: No module named 'progress'
と出たのですが、これはまた足りないファイルをネット上で、どこかから拾ってきて、
同じディレクトリに入れて再実行すれば解決する感じですかね・・・？

他にも、デスクトップ上の画像を読み込んで認識するものなどあれば、ぜひ教えて頂きたいです。

[退会済みユーザー]

とりあえず少しだけやってみましたが、すぐつまづきました。

handwritten_classifier.pyが実行ファイルっぽい名前をしているので、これを実行すれば使えるのではないかと思い、
コマンドプロンプトで、
C:\Users\user\Desktop\handwritten_classifier-master>python handwritten_classifier.py
と入力すると、
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\user\Desktop\handwritten_classifier-master\handwritten_classifier.py", line 6, in <module>
from progress.bar import Bar
ModuleNotFoundError: No module named 'progress'
と、たぶんprogressというmoduleがないとの事だったので、
C:\Users\user\Desktop\handwritten_classifier-master>pip install progress
を使い、以前やったようにinstallを行った所、
Collecting progress
Downloading progress-1.5.tar.gz (5.8 kB)
Using legacy 'setup.py install' for progress, since package 'wheel' is not installed.
Installing collected packages: progress
Running setup.py install for progress ... done
Successfully installed progress-1.5
WARNING: You are using pip version 20.3.3; however, version 21.0 is available.
You should consider upgrading via the 'C:\Users\user\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps\PythonSoftwareFoundation.Python.3.9_qbz5n2kfra8p0\python.exe -m pip install --upgrade pip' command.
という警告が、以前同様に出ましたが、これは警告が出ているだけでスルーして良いはずだったので、再び、
C:\Users\user\Desktop\handwritten_classifier-master>python handwritten_classifier.py
と入力すると、
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\user\Desktop\handwritten_classifier-master\handwritten_classifier.py", line 67, in <module>
args.func(args)
AttributeError: 'Namespace' object has no attribute 'func'
となり、今度はfuncがないという事なので、funcが何者なのかわかりませんが再び同じ方法でインストールしようとしたら、
C:\Users\user\Desktop\handwritten_classifier-master>pip install func
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement func
ERROR: No matching distribution found for func
WARNING: You are using pip version 20.3.3; however, version 21.0 is available.
You should consider upgrading via the 'C:\Users\user\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps\PythonSoftwareFoundation.Python.3.9_qbz5n2kfra8p0\python.exe -m pip install --upgrade pip' command.
と出ました、ここからはどうすれば良いのでしょう、なんかアップグレードとか出てますが・・・。

[jbpb0]

https://github.com/ginrou/handwritten_classifier
の「How to use」に手順書いてあります
が、2015年のコードなので、すんなり動くか？

[退会済みユーザー]

このhow　to　useの通りにコマンド打ったりしていけば動くんですかね、
2015だけど。。

素朴な疑問なんですが、コマンドプロンプトからパイソン呼び出す時のパイソンのバージョンってどうやって決めているのでしょうか？
今まで複数のバージョンをインストールしているはずなのですが。。3とか2とか。。

[jbpb0]

> コマンドプロンプトからパイソン呼び出す時のパイソン

where コマンドで確認
https://takuya-1st.hatenablog.jp/entry/20110116/1295182950

[退会済みユーザー]

これ、
where python
とかで調べて、適切なバージョンじゃなかった場合、当該pythonバージョン、ディレクトリごと削除するぐらいの方法しかないですかね？
使用するバージョンの変更とかはできないのかな。

他はhowtouseの通りやれば基本的にはできますかね。
なかなか、いつも一筋縄ではいかずいくつもの壁にぶち当たるため、ポイントがあればあらかじめ知っておきたい。

[jbpb0]

> 使用するバージョンの変更

使いたいpython.exeがどこにあるのかが分かっているのなら、環境変数Pathでそこの優先順位を上げたらいいです

コマンドプロンプトで

echo %path:;=&echo.%

を実行すると、環境変数Pathの内容がずらーーーっと表示されますけど、上の方が優先順位が高いです

環境変数Pathの変え方は、下記を参照
https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1805/11/news035.html

[退会済みユーザー]

C:\Users\user\Desktop\handwritten_classifier-master>where python
すると、
C:\Users\user\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps\python.exe
としか出ない場合、pythonは1つしか入っていないという事になりますかね？
3.9しか入ってないのかな。。グレードダウンする必要がありますかね。

説明ページを見ると、
Python3.x, numpyとflaskに依存
とあり、3.xとあるなら3.9でも動くはずですよね？numpyはインストールどこかでしてるはずですが、
flaskはよく分からない。

[jbpb0]

> pythonは1つしか入っていないという事になりますかね？ 3.9しか入ってないのかな。。

特別なおまじないを唱えた場合だけ使えるpythonが入ってるかもしれないので、標準状態でwhereで出てこないとしても、PCのどこにも入ってないとは言えません

たとえばAnacondaは、インストール時にPathに含めるか聞かれますけど、含めない方を選択したら、普通のコマンドプロンプトでwhereで調べても出てきません
Anacondaプロンプトという、Anaconda専用のコマンドプロンプトを起動したらPathに含まれるので、そこではpython使えます

どのpythonをどんな入れ方したのかは質問者さんしか知らないので、他人にそれを聞いても分かりません

[退会済みユーザー]

python全てアンインストールして、インストールしなおせばいいですかね？
3.9が起動しているようには思うもですが・・・なんとなく、そして3.xなら3.9も使えるのではないかと思う。

[退会済みユーザー]

なかなか、実行まで至る事もできるものはないものですね。。

一応JS版も配布されていたため、これをサーバーにUPすれば動くんでしょうか。
JSでなく、pythonやC++を使いたいと思っているのですが。。

[退会済みユーザー]

AttributeError: 'Namespace' object has no attribute 'func'
の直し方がよく分かりません、どのようにすれば良いのでしょう・・・。
pythonは3.9、エラーは、
C:\Users\user\Desktop\handwritten_classifier-master>python handwritten_classifier.py
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\user\Desktop\handwritten_classifier-master\handwritten_classifier.py", line 67, in <module>
args.func(args)
AttributeError: 'Namespace' object has no attribute 'func'
です。

難しそうなら、使えるやつを紹介して頂けると有難い・・・
（使える＝最新のDL可能なpythonで機能する、C++でも良い）

[退会済みユーザー]

自分で新たに、ニューラルネットワークのプログラムを探しました、
実践していませんがまだ、以下サイトの説明のあるものになります、問題なく実践できそうなものはありますでしょうか？

https://qiita.com/takahiro_itazuri/items/d2bea1c643d7cca11352

https://qiita.com/ta-ka/items/bcdfd2d9903146c51dcb

https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2001/22/news012.html

https://note.com/maako_0810/n/n51943c87e01e

https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2005/21/news017.html

この中で最も問題なく実行できるものがあれば、実行してみたいと思っているのですが、、
どれが無難そうでしょうか。

[jbpb0]

2番目は、入力が画像ではありません
3番目は、画像データを入手する方法の説明だけです
どちらも、お探しのものとは違うような

[jbpb0]

1番目は、Numpyだけで書かれてます
4番目は、Keras使ってます
5番目は、PyTorch使ってます

どれも動かしてないので、どれが「問題なく実践できる」かは分かりません

無難なのは、書かれた時期が新しいものでしょうね
書いた人が動かした環境が、現在標準的に使われてる環境に近いでしょうから
ただし、何らかの事情であえて古い環境(バージョン)を使ってる場合もあるので、前提環境の確認は要りますけど

[jbpb0]

KerasやPyTorchを使うのもアリなら、それぞれのチュートリアルを実行したらいいのではないですか？
どちらもGoogle Colabで動くから、環境構築に悩まずに済みます

Keras
https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=ja
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification?hl=ja

PyTorch
https://github.com/YutaroOgawa/pytorch_tutorials_jp/blob/main/notebook/1_Learning%20PyTorch/1_4_cifar10_tutorial_jp.ipynb
https://colab.research.google.com/github/YutaroOgawa/pytorch_tutorials_jp/blob/main/notebook/1_Learning%20PyTorch/1_4_cifar10_tutorial_jp.ipynb

[退会済みユーザー]

どれか１つ、実行できるものを教えて頂きたいのですが、どれになるのでしょうか、
１番目、３番目、とは何のことでしょうか。

[jbpb0]

> １番目、３番目、とは何のこと

は、質問者さんが

> 自分で新たに、ニューラルネットワークのプログラムを探しました

と書いてた五つのWebページの、上から数えた順番です

> 実行できるものを教えて頂きたい

その五つはどれも私は動かしたこと無いので、実行できるかは分かりません

KerasかPyTorchの公式チュートリアルなら、最新版で動くように本家の人たちが作っているのだから、実行できると思いますよ

万が一、最新版の仕様変更にチュートリアルが追い付いてなくてエラーが出ても、バージョンが一つ古いのを入れたら動くでしょうし

[退会済みユーザー]

Keras、PyTorchというのは初耳なのでせが、pythonのライブラリでしょうか？
いわゆるブラックボックス化された部分がなく、プログラムは全て見ることができますでしょうか。

[jbpb0]

> Keras、PyTorchというのは初耳

そうなんですか
質問者さんが選んだ五つのWebページの、4番目はKeras(tf.keras)を、5番目はPyTorch(torch)を使ってます
質問者さんがWebページの内容を読んで、それらを選んだのだから、ご存知だと思ってました

> pythonのライブラリでしょうか？

そうです
Pythonでディープラーニングやってる人の多くが、Keras(バックエンドはTensorFlow)かPyTorchか、どちらかを使ってるようです
https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2012/16/news019.html

> プログラムは全て見ることができますでしょうか

KerasのバックエンドのTensorFlowも、PyTorchも、計算スピードを稼ぐために、計算負荷が重たい部分はC++で書かれてますので、Pythonだけでなく、C++のソースも読む気があれば、できると思います

Keras(TensorFlow)やPyTorchと同様なものにChainerというものがあり、Chainer自体はC++を使わずPythonで書かれてますので、できるだけC++を読まずにPythonのコードを読みたいなら、Chainerのソースコードを読む方がいいかもしれません

ただし、Chainerは計算負荷が重たい部分はNumpy使ってて、Numpyは計算負荷が重たい部分はC++で書かれてますので、詳細全部読もうとしたら、やはり最後はC++に行き着きます

[退会済みユーザー]

ではKeras、PyTorchを使ってみようかなと。。
2021/02/07 18:48 に投稿頂いたページのチュートリアル？では、画像認識みたいなのはできるのでしょうか？

[jbpb0]

チュートリアルのWebページを見たら分かりますけど、どれも画像の分類です
分類する画像の種類は、チュートリアルによっていろいろですけど

[退会済みユーザー]

PyTorch
https://github.com/YutaroOgawa/pytorch_tutorials_jp/blob/main/notebook/1_Learning%20PyTorch/1_4_cifar10_tutorial_jp.ipynb

の方が分かりやすいんですかね・・・？
これらもニューラルネットワークなんですよね？ただの画像処理ではなくて、
ちょっとやってみようかな。