環境メモ
⭐️Mac OS Mojave バージョン10.14
Python（Anaconda）とJupyter NotebookとTuri Createで、犬と猫の画像分類モデルを学習させ
Turi CreateモデルとCore ML形式のモデルを作成する
事前に以下の内容を実施する
【機械学習】Anacondaのインストール
https://qiita.com/nonkapibara/items/1333a1b1b31259c3dd6c
【機械学習】Jupyter Notebookのインストール
https://qiita.com/nonkapibara/items/64251fb68ebf8cc479af
【機械学習】Turi Createのインストール
https://qiita.com/nonkapibara/items/2330102717af9367de77
完成内容
Turi Createモデル「ImageClassification.model」
Core ML形式「ImageCatDog.mlmodel」
を作成する
↓↓↓実際に動かした動画
https://twitter.com/nonnonkapibara/status/1213889802119999488
👯♀️機械学習👯♀️
— non (@nonnonkapibara) January 5, 2020
Python（Anaconda）とJupyter NotebookとTuri Createで、
😺猫と犬の画像12,500枚の画像分類モデルを学習させて📲iPhoneのカメラロールから犬と猫の画像を分類して推測してみた😊#Python #CoreMLモデルhttps://t.co/vf4pH0eOqa pic.twitter.com/FDp1wPmuWR
データセットの準備
猫と犬の画像が12,500枚あるデータサンプルデータ
「Kaggle Cats and Dogs Dataset」を使います。
まず、ダウンロードします。
Kaggle Cats and Dogs Dataset
https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=54765
ダウンロードしたら、PetImagesフォルダの中に「Cat」と「Dog」があるので、これを使います。
Jupiter Notebookの起動
Jupiter Notebookの起動をする
前提として、Anacondaで仮想環境をOpen Terminalを選択し、ターミナルを起動する
jupyter notebook
WebブラウザでJupiter Notebookが起動する
http://localhost:8888/tree
ノートブックの作成
モデルを保存するフォルダまで移動する。
ここでは、「catdogmodel」フォルダを作成したので、そこまで移動。
Newを選択し、Python３を選択。
ノートブックの名前がデフォルト名になってるのでリネームする
ここでは、名前を「catdog」にしました。
犬と猫の画像分類モデルを作成する
１.データセットの読み込みを実装する
2.モデルの学習をする
モデルの学習は１００％になるまで続けられる。（処理時間が少しかかる）
3.モデルの評価
モデルの評価は１００％になるまで続けられる。（処理時間が少しかかる）
4.Turi Createモデルの保存とCore ML形式のモデルの保存
Turi Createモデル「ImageClassification.model」
Core ML形式「ImageCatDog.mlmodel」が出力された。
完了！！
※Jupiter Notebookの終了
Jupiter Notebookの終了は、ターミナルで「Ctrl」+「C」し、
Shutdownダイアログで、「y」を選択する
試したこと
iPhoneで、カメラロールから、犬と猫の画像を分類して、推測してみた。
作成した犬と猫の画像分類モデルを
Xcodeに、「ImageCatDog.mlmodel」をインポートして、犬と猫の画像分類
猫１００％
猫１００％
犬１００％
犬９９％
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