回答編集履歴
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コード差し替え、説明追記
test
CHANGED
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@@ -13,7 +13,7 @@
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from keras.preprocessing import image
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from PIL import Image
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import numpy as np
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-
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+
import urllib.request as urllib
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import time
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# 手元の環境で実行させたい場合は下記2つも読み込んでください。
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@@ -26,8 +26,9 @@
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size: 予測した結果を何件まで表示させたいか(初期値5件)
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"""
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28
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def predict(filename, size=5):
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-
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+
# 画像ファイルとして保存
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+
filename = urllib.urlretrieve(filename, "sample.png")
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-
img = image.load_img(filename, target_size=(224, 224)) # 画像を読み込み
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+
img = image.load_img(filename[0], target_size=(224, 224)) # 画像を読み込み
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x = image.img_to_array(img) # 画像ファイルを数値に変換
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x = np.expand_dims(x, axis=0) # 次元を増やす
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@@ -46,16 +47,16 @@
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# VGG16を使用
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model = VGG16(weights="imagenet")
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+
# 犬の判定処理
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-
filename = "eag
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+
filename = "https://aiacademy.jp/dataset/dog1.jpg"
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-
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-
results = predict(filename)
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+
results = predict(filename, 10)
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for result in results:
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print(result)
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```
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1回目の実行はモデルをダウンロードしたりいろいろやってるので、2回目の実行の時間です
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[CPU] elapsed_time:0.617
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+
[CPU] elapsed_time:0.7016515731811523[sec]
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-
[GPU] elapsed_time:0.06
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+
[GPU] elapsed_time:0.0678093433380127[sec]
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-
何回か測定して平均したりはしてません
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+
何回か測定して平均したりはしてませんので、あまり正確な見積もりでは無いですが、この場合はGPUの方が10倍くらい速くなりました
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使うAIによっても当然結果は変わりますし、google colabで割り当てられたGPUの機種によっても変わると思いますので、あくまでも参考程度に
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