Microsoftの機械学習アプリLobe(beta版)でリンゴとみかんを分類するWEBアプリ作成を試してみる（３）Windows10ローカル環境でtf_example.pyを実行

2020年11月7日2020年11月11日

前回は、Windows10パソコンにTensorFlow1.15の環境構築するところまで行いました。

Microsoftの機械学習アプリLobe(beta版)でリンゴとみかんを分類するWEBアプリ作成を試してみる（２）Windows10でPython3.6+TensorFlow1.15をセットアップ

今回は、こちらでエクスポートしたLobeのモデルを、Windows10ローカル環境で実行してみたいと思います。

Contents

1. Microsoftの機械学習アプリLobe(beta版)でリンゴとみかんを分類するWEBアプリ作成を試してみる目次（全5回）
2. ソースコード
3. 開発環境
4. 今回構築した仮想環境
5. Windows10ローカル環境でLobeのtf_example.pyを実行の流れ
6. LobeでエクスポートしたモデルをC:/python/フォルダに保存
7. リンゴの画像を1個用意して"001.jpg"という名前でexample/フォルダに保存する
8. example/フォルダ下で、pipenvでpython3.6仮想環境を作成
9. TensorFlow1.15.3とpillow7.2.0をインストール
10. その他のパッケージ(autopep8,flake8,mypy)のインストール
11. ワークスペースを保存して設定を変更
12. tf_example.pyを実行
13. GitHubにpush
14. ソースコード
15. 次は、ローカル環境でFlaskを用いてpredictしたい
16. 次の記事

Microsoftの機械学習アプリLobe(beta版)でリンゴとみかんを分類するWEBアプリ作成を試してみる目次（全5回）

ソースコード

モデルのコード

https://github.com/adash333/lobe-AppleOrange-tf1model/tree/3a9c48ba6128094491d63d135a84c750270adf51

今回作成したコード

https://github.com/adash333/lobe-AppleOrange-tf1model

開発環境

Windows10のPython3.6+TensorFlow1.15の環境構築についてはこちらをご覧ください。

Windows10 Pro
VisualStudioCode 1.50
Git for Windows v2.29.2
python 3.6
pip 20.2.4
pipenv 2020.11.4

今回構築した仮想環境

python 3.6
TensorFlow 1.15.3
pillow 7.2.0
autopep8
flake8
mypy

VisualstudiocodeのWorkspaceの設定のsettings.json → こちらのコード

Windows10ローカル環境でLobeのtf_example.pyを実行の流れ

こちらのやり方で、あらかじめPython3.6をインストールしておきます。

LobeでエクスポートしたモデルをC:/python/フォルダに保存
リンゴの画像を1個用意する"001.jpg"
example/フォルダの中に001.jpgを保存
example/フォルダ下で、pipenvでpython3.6仮想環境を作成pipenv --python 3.6
requirements.txtにはtensorflowとpillowが記載されている。これに従って、TensorFlow1.15.3とpillow7.2.0をインストールpipenv install -r ./requirements
その他のパッケージ(autopep8,flake8,mypy)のインストールpipenv install autopep8 flake8 mypy --devとVSCodeのWorkspaceの設定(外部リンク)
tf_example.pyを実行python tf_example.py 001.jpg

LobeでエクスポートしたモデルをC:/python/フォルダに保存

こちらでエクスポートしたLobeのモデルを、C:/python/　フォルダに保存します。今回は、AppleOrange TensorFlow/ フォルダ以下となります。

AppleOrange TensorFlow > example の順に開いていきます。

example/ フォルダ内で右クリック > Codeで開く　をクリックして、VisualStudioCodeで開きます。

以下のような画面が出てきますので、Ctrl+@でターミナル画面を出しておきます。

リンゴの画像を1個用意して"001.jpg"という名前でexample/フォルダに保存する

Google検索して、りんごの画像を1個、example/フォルダに保存します。

出典：Abhijit Tembhekar from Mumbai, India – Nikon D80 Apple (Wikipediaより)

今回はWikipediaから上記の画像を持ってきて、001.jpgという名前で、example/ フォルダに保存します。

example/フォルダ下で、pipenvでpython3.6仮想環境を作成

VisualStudioCodeのターミナル画面で以下を入力します。

pipenv --python 3.6

TensorFlow1.15.3とpillow7.2.0をインストール

requirements.txtにはtensorflowとpillowが記載されている。これに従って、TensorFlow1.15.3とpillow7.2.0をインストールします。
TensorFlowをインストールすると、自動的にnumpyもインストールされました。

pipenv shell
pipenv install -r requirements.txt

その他のパッケージ(autopep8,flake8,mypy)のインストール

引き続き、lint関係のパッケージをインストールします。

pipenv install autopep8 flake8 mypy --dev

ワークスペースを保存して設定を変更

File > Save Workspace As… をクリック

名前は何でもよいですが、今回は AppleOrangeという名前で保存しました。

File > Preferences > Settings をクリック（Ctrl + , でもいけます。）

example Folder タブをクリックした後、画面右上の、ファイルのようなアイコンをクリックします。

すると、今回の私の環境では、

C:/python/AppleOrange TensorFlow/example/.vscode/ フォルダ
C:/python/AppleOrange TensorFlow/example/.vscode/settings.json ファイル

が作成され、settings.jsonが開きます。

settings.json　にこちらのコードをコピペします。
引用元：Windows + Python + PipEnv + Visual Studio Code でPython開発環境(@youkidkk 2020年05月04日に更新 )

{
    // 拡張機能のロード時にターミナルでPython環境をアクティブにする。
    "python.terminal.activateEnvInCurrentTerminal": true,
    // 仮想環境のパス。作成した仮想環境を指定する。
    "python.venvPath": "{$workspaceFolder}/.venv",
    "python.autoComplete.extraPaths": [
        "{$workspaceFolder}/.venv/Lib/site-packages",
    ],
    // フォーマッターの設定。autopep8 を指定する。
    "python.formatting.provider": "autopep8",
    "python.jediEnabled": false,
    // Lintの設定。flake8、mypy を有効化する。
    "python.linting.flake8Enabled": true,
    "python.linting.mypyEnabled": true,
    "python.linting.pylintEnabled": false,
    // 以下はお好みで。
    "editor.formatOnSave": true,
    "python.autoComplete.addBrackets": true,
}

VisualStudioCodeをいったん閉じて、再度、exampleフォルダを、VisualStudioCodeで開くと、以下のようになります。

tf_example.pyを実行

ターミナル画面で、以下を入力します。

python tf_example.py 001.jpg

すると、ちゃんと、以下のように、Apple　とpredictされました。やったー！

ここまですごく長かったです。。。1週間くらいかかりました。。。とほほ。

GitHubにpush

この操作は不要ですが、参考までに記載しておきます。

C:/python/AppleOrange TensorFlow/ フォルダをVisualStudioCodeで開き、さらに、画面左側の列の上から3番目のボタンをクリックします。

AppleOrange TensorFlow/ フォルダに　.gitignore　ファイルを作成し、以下を追記します。(参考サイト)

example/.venv
example/.mypy_cache
example/Pipfile.lock
example/tmp
example/**/__pycache__

もう一度、画面左側の列の上から3番目のボタンをクリックし（①）、その後、マウスのカーソルを"Changes"のところに持ってくると、"+"（Stage All Changes）ボタンが浮き上がってくるので、 “+"（Stage All Changes）ボタンをクリック（②）します。（ターミナル画面で、 “git add ."　と入力するのと同じです。）

以下のように、"Changes"が、"Staged Changes"に代わるので、その上のMessage(Ctrl+Enter to commit on’… のところにコミットメッセージ（今回は、"execute tf_example.py" としました）を入力して、チェックボタンをクリックします。
（ターミナル画面で、『git commit -m “execute tf_example.py"』　と入力するのと同じです。）