TensorFlowでサンプルの画像識別

Tensorflowのサンプル画像識別モデルであるInception-v3で画像認識するまでのメモ。
使用したOSはMac。
他の事もやっていたので、再現出来ないかもしれないですがメモってことで。

Pythonのインストール

$ brew install pyenv
$ pyenv install -l
$ pyenv intall 3.6.6
$ pyenv version
$ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bash_profile
$ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bash_profile

pyenvでpythonのバージョンを切り替えられるようにしています。
また、python3系の最新バージョンは3.7系ですが、pipでtensorflowがインストール出来なかったので、3.6系をインストールしています。

TensorFlowのインストール

$ pip install tensorflow

TensorFlowライブラリのダウンロードとサンプルの実行

$ git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow
$ cd tensorflow
$ brew install swig
$ ./configure
$ cd tensorflow/models/image/imagenet
$ python classify_image.py

GPUの使用はしないので、./configureの後はNを入力

サンプルを動かすとパンダの画像解析が走るらしい。

自分の画像を解析するときは以下のコマンド

$ python classify_image.py --image_file /path/to/file

参考サイト

Tensorflowがインストール出来ない症状を解決する方法（Python 3.7.0）
TensorFlowのInception-v3で画像を分類してみた(Python API編)
macでTensorFlowを動かしてみる