KerasでVGG16を写経してみる
以下のサイトを実行してみる前に、VGG16について試してみる。
http://blog.apitore.com/2017/09/27/python-webapi-falcon/
KerasでVGG16に関する解説のサイトが見つかった。
2017-01-04
KerasでVGG16を使う
http://aidiary.hatenablog.com/entry/20170104/1483535144
（ソースコード）→大変ありがたい！
https://github.com/aidiary/keras-examples/blob/master/vgg16/test_vgg16/test_vgg16.py
上記を写経してみたい。
（環境）
Windows 8.1
Anaconda 4.4.0
Python 3.6.1
Tensorflow 1.2.1
Keras 2.0.6
（１）下記サイトのKerasでVGG16についての解説を読んでみる。
2017-01-04
KerasでVGG16を使う
http://aidiary.hatenablog.com/entry/20170104/1483535144
通常、Kerasで学習済みモデルを呼び出して推測を行う場合、以下のように、モデルのパラメータを保存して、呼び出す必要がある。
http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=20440
しかし、
（引用ここから）
——————————————
KerasではVGG16モデルがkeras.applications.vgg16モジュールに実装されているため簡単に使える。これはImageNetの大規模画像セットで学習済みのモデルなので自分で画像を集めて学習する必要がない。
——————————————
（引用ここまで）
詳しい使い方は上記サイトを参照する。
（２）以下のGitHubから、test_vgg16.py をコピペして、実行してみる。
https://github.com/aidiary/keras-examples/blob/master/vgg16/test_vgg16/test_vgg16.py
今回は、C:/py/keras/VGG16/ に、 teat_vgg16.py というファイルを作成して、上記コードをコピペした。
ついでに、上記サイトの elephang.jpg もダウンロードしてきて同じフォルダに保存。
Anaconda Promptを開いて、以下を入力してEnter
python test_vgg16.py elephant.jpf
なんかSSEやAVXがどうだこうだと言われていて一瞬ダメかと思ったが、すぐに、’Indian_elephant’の確率が71%と、ちゃんと予測してくれた！
すばらしい！なんて簡単！