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7_推測_keras

(7)学習結果を用いて推測する(Keras)

Keras2でMNIST目次

Kerasプログラミングの全体図

  1. (7)推測(Keras) ⇐ いまココ

Import文を記載後、モデルとパラメータを読み込み、分類したい新しい画像データをNumpy配列に変換したのち、予測を行います。

# predict.py
# predict_MNIST_MLP(Keras2.0)
#7 推測(Keras)

(途中)

作成中。

参考:
自前のデータでKerasで画像分類を写経してみる(2)

2017/8/5 2017/8/9

http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19500

開発環境

Windows 8.1

Anaconda

Python 3.5

Tensorflow 1.4

Keras 2.0.9

Keras2.0のインストール方法はwindowsにkeras2.0をインストールをご覧下さい。

このページは、(6)学習結果の保存(Keras)の続きであり、今回は、学習結果を用いて、推測を行っていきます。

手順

0. 前回終了時の画面

(6)学習結果の保存(Keras)終了時は、以下のような状態となっています。

今回は、新しいipynbファイルを作成し、

predict_MNIST_MLP という名前に変更します。

predict_MNIST_MLP.ipynb は、train_MNIST_MLP.ipynb と同じフォルダにあります。

以下の状態から始めます。

1. 推測したい画像の準備

MNSIT画像は、なぜか、黒の背景に白で手書きの数字が書いてあるような画像であるので、Windows 8.1に付属している「ペイント」で、適当な手書き数字を作成し、/testSet/ フォルダに、「img_1.jpg」という名前で保存します。

2. モデルの学習

以下のコードを入力して、Shift + Enterを押します。

# predict.py
#7 推測

%matplotlib inline

from keras.preprocessing import image
import numpy as np
import sys
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

from keras.models import model_from_json

# load model and weight
model = model_from_json(open('apple_orange_model.json').read())
model.load_weights('apple_orange_weights.h5')

filepath = "testSet/img_1.jpg"
# 画像を読み込み、グレースケールに変換し、28x28pixelに変換し、numpy配列へ変換する。
# 画像の1ピクセルは、それぞれが0-255の数値。
image = np.array(Image.open(filepath).convert("L").resize((28, 28)))
print(filepath)
# さらにフラットな1次元配列に変換。
image = image.reshape(1, 784).astype("float32")[0]
result = model.predict_classes(np.array([image / 255.]))
print("result:", result[0])

# 画像を表示
im = Image.open(filepath)
plt.imshow(np.array(im), cmap='gray')

以下のような画面になります。

ちゃんと、「2」と予測できたようです。

上記コードにはコメントで解説を書かせていただいておりますが、今回のポイントとしては、

from keras.models import model_from_json

# load model and weight
model = model_from_json(open('apple_orange_model.json').read())
model.load_weights('apple_orange_weights.h5')

の部分で、modelと、modelのweightを読み込んでいるところです。この2つの中身は、前回の(6)学習結果の保存(Keras)で保存した名前と一致させる必要があります。

Kerasで推測の手順は上記でおしまいです。

そして、KerasでMNISTシリーズは、一旦ここで終了となります。グレースケール画像の分類であれば、今までのコードのほぼコピペで、実行することができるようになります。

しかし、自前データで画像分類をする場合は、画像の前処理を行って、Kerasが理解できる形に変換しておかないといけません。

次は、自前データでKerasで画像分類を行う方法の解説の例として、MNISTの画像データから、Keras用データセットの作成について説明したいと思います。ご興味のある方は、ぜひ、Keras2用自前データの準備へお進みください。

参考文献

初めてKerasプログラミングをやるときの超おすすめ本。

 

リンク

7_推測_keras.txt · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)