しょくぶつ(^^)です。
では、こんな感じでコードを動かしていきます。
しかし、前回から中断したことがほとんどでしょう。 再開方法を示します。
続きを読む第5回: androidスマホだけで機械学習の予測モデルを使おう ! (3) 元のコードをTensorflow lite用に修正
しょくぶつ(^^)です。
前回までで書いたように、androidスマホでTensorflowを使って機械学習を使う準備はなかなか大変ですね。
私も書いていて、ちょっと飽きてしまいました。
そこで一番楽しいWindowsでTensorflowを使っていたコードを、androidスマホでTensorflow liteを使って動かすための改変方法を先に書いてしまいます。
Tensorflow lite 、つかってみた、だけじゃないです。バッチリ動いていますよ～っと伝えたくて。
なお、コードを動かしたいだけならば、この回は読み飛ばしてかまいません。
コードの改変を説明します
Windowsで動いていたコードをTermux環境で動かすに当たり、工夫したのは次の2点です。
- TersorFlowのコードをlite版に書き換え
何カ所か書き換えます。
なお、学習データは予めWindowsパソコンの方で変換します。
- キャプチャー機器からの画像取り込み
python単体ではできないので、「USBカメラ」というアプリと連携します。
続きを読む第3回: androidスマホだけで機械学習の予測モデルを使おう ! (1) Termuxを外部から操作するまで
しょくぶつ(^^) です。
前回のもの、お使いになっていかがでしょうか?
この程度のコードなのに思いのほかよく当たったのではないでしょうか?
そこで、もっともっと精度を上げるため、学習データ追加、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）のパラメーターを最適化など、いろいろやりたくなると思うので、そのご紹介を準備中です。
それよりも、WindowsのPCではなくスマートフォンで動かすことの方が楽しくなって、トライしていました。
頑張った甲斐があって、
- pythonコードは「Termux」というアプリを使って実行
- 機械学習ライブラリのTensorflowはライト版(Tensorflow lite)を使うように変更
- 画面キャプチャーは「USBカメラ」というアプリを使用
という方法を使って実現できました !!
スマホで動かすようにした目的は「省エネ」です。
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