

<http://kivantium.hateblo.jp/entry/2015/11/18/233834>  
こちらのサイトを参考に、pythonでの学習モデルを利用した画像判定プログラムを作りたいのですが、このプログラムをどう実行すればいいのかがいまひとつ解りませんので質問させていただきます。  
例えばこれをeval.pyという名前で保存して、ターミナルで  
`python eval.py`と入力するだけではダメなのは解るんですが、コマンドライン引数で画像や学習済みモデルを指定すればいいのでしょうか。  
浅学なもので恐縮ですが、ご教授いただければ幸いです。

以下参考部分のコードです。

[code]

    #!/usr/bin/env python
    #! -*- coding: utf-8 -*-
    
    import sys
    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    import cv2
    
    
    NUM_CLASSES = 2
    IMAGE_SIZE = 28
    IMAGE_PIXELS = IMAGE_SIZE*IMAGE_SIZE*3
    
    def inference(images_placeholder, keep_prob):
    """ モデルを作成する関数
    
    引数: 
      images_placeholder: inputs()で作成した画像のplaceholder
      keep_prob: dropout率のplace_holder
    
    返り値:
      cross_entropy: モデルの計算結果
    """
    def weight_variable(shape):
      initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
      return tf.Variable(initial)
    
    def bias_variable(shape):
      initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
      return tf.Variable(initial)
    
    def conv2d(x, W):
      return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    
    def max_pool_2x2(x):
      return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
                            strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
    
    x_image = tf.reshape(images_placeholder, [-1, 28, 28, 3])
    
    with tf.name_scope('conv1') as scope:
        W_conv1 = weight_variable([5, 5, 3, 32])
        b_conv1 = bias_variable([32])
        h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
    
    with tf.name_scope('pool1') as scope:
        h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
    
    with tf.name_scope('conv2') as scope:
        W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
        b_conv2 = bias_variable([64])
        h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
    
    with tf.name_scope('pool2') as scope:
        h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
    
    with tf.name_scope('fc1') as scope:
        W_fc1 = weight_variable([7*7*64, 1024])
        b_fc1 = bias_variable([1024])
        h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])
        h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)
        h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
    
    with tf.name_scope('fc2') as scope:
        W_fc2 = weight_variable([1024, NUM_CLASSES])
        b_fc2 = bias_variable([NUM_CLASSES])
    
    with tf.name_scope('softmax') as scope:
        y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)
    
    return y_conv
    
    if __name__ == '__main__':
    test_image = []
    for i in range(1, len(sys.argv)):
        img = cv2.imread(sys.argv[i])
        img = cv2.resize(img, (28, 28))
        test_image.append(img.flatten().astype(np.float32)/255.0)
    test_image = np.asarray(test_image)
    
    images_placeholder = tf.placeholder("float", shape=(None, IMAGE_PIXELS))
    labels_placeholder = tf.placeholder("float", shape=(None, NUM_CLASSES))
    keep_prob = tf.placeholder("float")
    
    logits = inference(images_placeholder, keep_prob)
    sess = tf.InteractiveSession()
    
    saver = tf.train.Saver()
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    saver.restore(sess, "model.ckpt")
    
    for i in range(len(test_image)):
        pred = np.argmax(logits.eval(feed_dict={ 
            images_placeholder: [test_image[i]],
            keep_prob: 1.0 })[0])
        print pred
    
[/code]


CC BY-SA 4.0
2018-12-03T15:44:55.097
50876
2018-12-04T01:57:08.040
30967
question
python tensorflow
画像予想プログラムの使い方


main相当の部分で、

[code]

    for i in range(1, len(sys.argv)):
        img = cv2.imread(sys.argv[i])
    
[/code]

として任意個数の画像を読み込んでいるようですので、以下のように引数を指定することで適切に実行できそうです。

`python eval.py image1.png image2.png`


CC BY-SA 4.0
2018-12-04T01:57:08.040
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2018-12-04T01:57:08.040
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answer