ユーザ用ツール

サイト用ツール


サイドバー

目次

機械学習とは

プログラミング無しで機械学習

機械学習プログラミング入門

初めてのKeras2.0

初めてのTensorflow(YouTube)

初めてのChainer2.0

初めてのビットコイン

ビットコイン用語集

初めてのSolidityプログラミング

初めての医療統計

初めてのエクセルで医療統計

初めてのEZRで医療統計

初めてのRStudioでレポート作成

スマホアプリ作成ソフトIonic3

スマホアプリ作成ソフトIonic4

Ionicのためのjavascript tips

その他

NiftyCloudMobileBackend

税金など

Dokuwiki

chainer2機械学習成果をwebで公開

Chainer2機械学習成果をwebで公開

前回までで、公式Githubのtrain_mnist.pyを解説しながら、chainer2プログラミングの流れを追ってきました。

機械学習結果をWebで公開する流れとしては、以下のようになります。

  1. train_mnist.pyの最後の方にモデルパラメータの保存のコードを追加
  2. train_mnist.pyを再度実行
  3. WebアプリケーションフレームワークFlaskのコードであるserver.pyの作成
  4. templates/フォルダとstaticフォルダの作成
  5. templates/フォルダ下にindex.htmlを作成
  6. ローカル環境(自分のパソコン)でserver.pyを実行して、Webブラウザで動くことを確認
  7. (Heroku、AWSやさくらインターネット)デプロイして、Webで公開

具体的な方法は、以下の記事の後半をご覧下さい。(自分のパソコンでserver.pyを実行するところまでとなります。)

「Chainer v2による実践深層学習」を写経してみる(1)MNIST-NN
http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=20034

参考文献

ChainerとFlaskで作る機械学習デモアプリ 前編 モデルの作成と保存 2017/10/6 https://recipe.narekomu-ai.com/2017/10/chainer_web_demo_1/

ChainerとFlaskで作る機械学習デモアプリ 後編 Webアプリの構築 2017/10/6 https://recipe.narekomu-ai.com/2017/10/chainer_web_demo_2/

公式Github MNIST tag v2 chainer/examples/mnist/train_mnist.py https://github.com/chainer/chainer/blob/v2/examples/mnist/train_mnist.py

リンク

chainer2機械学習成果をwebで公開.txt · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)