PyTorch の動作確認をしてみた(25)

1. 環境は、Window 10 Home (64bit) 上で行った。

2. Anaconda3 (64bit) – Spyder上で、動作確認を行った。

3. python の バージョンは、python 3.7.0 である。

4. pytorch の バージョンは、pytorch 0.4.1 である。

5. Flask の バージョンは、Flask 1.0.2 である。

6. GPU は, NVIDIA社 の GeForce GTX 1050 である。

7. CPU は, Intel社 の Core(TM) i7-7700HQ である。

今回確認した内容は、現場で使える! PyTorch開発入門 深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装 (AI & TECHNOLOGY) の 7.2 Flaskを用いたWebAPI化 (P.175 – P.182) である。

※1. プログラムの詳細は, 書籍を参考(P.175 – P.182)にして下さい.

※2. Unix環境で無いため, 原書のような Gunicorn は使用せず, 代案となるが,
参照URL① にある HTTPクライアント(Advanced REST client)を使う形で, 動作確認を行った.
原書の確認方法から, かなり逸脱してしまったが, 学習済みモデルに, テスト画像を読み込ませて,
予測した情報をレスポンスさせる形で確認できたので, とりあえず良しとした.

※3. 下記, ソースのコメントにも記載したが, “loadするモデル” に注意が必要である,
具体的には, resnet18 以外のネットワークを使った学習モデルを保存(ここでは, taco_and_burrito_09.pth)した場合,
Missing key(s) in state_dict: に関する RuntimeError が生じる.
これを回避するため, resnet18 のネットワークを改変せず, そのまま taco画像, burrito画像を訓練したモデル
(ここでは, resnet18_19.pth)を保存し, このモデルを loadする形で, 動作確認を行った.

[モデル/load error]

[モデル/再保存]

[モデル/load ok]

※4. 下記, ソースのコメントにも記載したが, 最初, 変数 img の取得が出来なかったので, 参照URL② を参考に, Debug Mode(SET FLASK_ENV=development を指定する形)で, 動作確認を行った.

[KeyError: ‘img’]

[Advanced REST client/setting 1]

[Advanced REST client/setting 2]

■フォルダ構成.

■対象プログラム(原書を一部改変).

■実行結果.
1. 訓練データ(taco)
画像:taco_000.jpg
予測:taco
⇒ 正解

2. 訓練データ(burrito)
画像:burrito_000.jpg
予測:burrito
⇒ 正解

3. テストデータ(taco)
画像:taco_380.jpg
予測:taco
⇒ 正解

4. テストデータ(burrito)
画像:burrito_383.jpg
予測:taco
⇒ 不正解

5. テストデータ(burrito)
画像:burrito_374.jpg
予測:burrito
⇒ 正解


■参照サイト
【参照URL①】Advanced REST client
【参照URL②】Debug Mode.

■参考書籍
現場で使える! PyTorch開発入門 深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装 (AI & TECHNOLOGY)

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