TensorFlow Models の使い方

公開されている TensorFlow Models の使い方です。

プログラムのダウンロード

git clone https://github.com/tensorflow/models.git

サンプルの実行

cd models/tutorials/image/imagenet
python classify_image.py

このプログラムは、/tmp/imagenet/cropped_panda.jpg を処理します。パンダと判定されます。

大きいデータが、/tmp/imagenet 以下にダウンロードされます。
/tmp は、再起動で消去されるので、/var/tmp/imagenet に移します。

それに伴い、classify_image.py　も修正します。
default='/tmp/imagenet',
を
default='/var/tmp/imagenet',
にします。

例えば、いちごの画像をダウンロードしてテストすると、

$ export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2
$ python classify_image.py --image_file  ~/Downloads/strawberry.jpg 
strawberry (score = 0.97967)
banana (score = 0.00068)
Leonberg (score = 0.00047)
ringneck snake, ring-necked snake, ring snake (score = 0.00047)
German shepherd, German shepherd dog, German police dog, alsatian (score = 0.00046)

ちゃんと　strawberry (score = 0.97967) と判定します。

バナナの画像で試すと

$ export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2
$ python classify_image.py --image_file  ~/Downloads/banana4.jpg
banana (score = 0.99953)
orange (score = 0.00002)
pineapple, ananas (score = 0.00001)
lakeside, lakeshore (score = 0.00001)
corn (score = 0.00000)

ちゃんと、　banana (score = 0.99953)　と判定します。

でもりんごの成績はあまり良くありません。

$ export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2
$ python classify_image.py --image_file  ~/Downloads/apple2.jpg 
orange (score = 0.23259)
Granny Smith (score = 0.22257)
banana (score = 0.05309)
pomegranate (score = 0.04968)
strawberry (score = 0.01616)

欧米産のりんごでないと良い結果が出ないのかもしれません。

次で動作確認しました

Arch Linux (4.15.15-1-ARCH)
Raspbian GNU/Linux 9 (stretch)
Raspbian GNU/Linux 8 (jessie)