機械学習勉強会資料

自己紹介

• 名前: 中西克典
• 所属: 有限会社 来栖川電算（バイト）
• twitter: @n_kats_
• mastodonで遊んでいます。https://aidon.club/@n_kats_

概要

学習済みモデルを使って画像の特徴を獲得し、二つの画像の特徴を混ぜた画像を作成する。 片方の画像から画風を獲得し、それをもう片方の画像に混ぜる。

chainer-goghを参考にtensorflowで書いたもの。caffemodelを読み込む部分でchainerのcaffemodelを読み込むものを使っているが、それ以外はtensorflow。

使い方

systemのpythonを使う、pyenv-virtualenvなどのversion管理ツールのpythonを使う、dockerを使うという方法を想定します。 python3を想定して作ってありますが、_py2ディレクトリにpython2用のものがあります。note.ipynbは、解説用にjupyterでみるためのもので、python3でのみ動作します。

共通

• このソースコードをダウンロード。

git clone https://github.com/n-kats/tf-gogh.git
cd tf-gogh

• 特徴量のパラメータを次のリンクからcaffemodelをダウンロードし、このファイルと同じディレクトリに配置する。(ファイル名を変えないでください)
  • nin_imagenet.caffemodel
  • VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel
• 画風を変換したい元画像と、画風画像を用意。

systemなどのpython3を使う場合

• 依存するパッケージをインストールする。いずれもpipでインストールできます。
  • chainer
  • pillow
  • tensorflow
  • jupyter
  • matplotlib

CLIを使う場合

main.pyを実行します。画像のパス、画像のサイズ、学習のハイパーパラメータなどを指定します。

例:

python3 main.py -i ./images/cat.png \
                -s ./images/gogh.png \
                -m nin \
                --iteration 5000 \
                --lr 4.0 \
                --lam 0.005 \
                --height 300 \
                --width 300

python3 main.py --helpで詳細の説明が読めます。

jupyterを使う場合

jupyter notebookでjupyterを起動し、note.ipynbを開き、上から順に実行。 トークンを入力せよという画面が出る場合は、コンソールに表示されるhttp://localhost:8888?token=ほにゃららと書かれたリンクを開く。

python2を使う場合

python2を使う場合は_py2ディレクトリのものを使います。 caffemodelファイルを_py2ディレクトリに入れてください。 依存するパッケージをインストールしてください

• chainer
• pillow
• tensorflow

あとは、python3のCLIと同様です。

例:

python main.py -i ../images/cat.png \
               -s ../images/gogh.png \
               -m nin \
               --iteration 5000 \
               --lr 4.0 \
               --lam 0.005 \
               --height 300 \
               --width 300

（画像の相対パスが変わっていることに注意） こちらでもpython main.py --helpを参考にしてください。

dockerを使う場合

tensorflow公式のDockerイメージは日本語が使えないので、DockerHubにdockerイメージを用意したのでそれを使ってください。 Dockerイメージはサイズが大きいので会場でダウンロードしないでください。

docker pull nkats/mln:20170513 でダウンロードできます。対応するDockerfileはdockerディレクトリにあります。 このdockerイメージには、日本語環境、python3とtensorflowとその他もろもろのパッケージが含まれます。

CLIで使う場合

docker run -v $(pwd):/workspace --rm -it nkats/mln:20170513 \
    python3 main.py -i ./images/cat.png \
                   -s ./images/gogh.png \
                   -m nin \
                   --iteration 5000 \
                   --lr 4.0 \
                   --lam 0.005 \
                   --height 300 \
                   --width 300

のようにpython3の場合と同様に実行します。

ヘルプも次のようにして見ることができます。

docker run -v $(pwd):/workspace --rm -t nkats/mln:20170513 python3 main.py --help

jupyterで使う場合

次のコマンドで実行できます。

docker run -v $(pwd):/workspace -p 8888:8888 --rm -it nkats/mln:20170513 jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --allow-root