이런 사람을위한 것입니다.

Chainer의 example을 실행할 수 있었다! 그러나 제대로 배울 수 있는지 잘 모르겠습니다

스스로 쓴 숫자를 인식하고 싶다

만든 것

왼쪽에 숫자를 쓰면 오른쪽에 인식 결과가 표시됩니다.

참고

GUI 아이디어 : ofxMSATensorFlow

Tkinter로 그림 : 원숭이 Python

VisualizeChainer

코드를 넣었으므로 실행해보십시오.
htps : // 기주 b. 코 m / 나베 히데 /

동작 확인한 환경

Mac OSX El Capitan

Python 2.7.10

chainer 1.13.0

h5py 2.6.0

numpy 1.11.1

pillow 3.3.0

포함되어 있지 않으면 pip 등으로 설치하십시오.

실행 방법

명령을 실행하는 데 필요한 것입니다.

Git : htps://기 tscm. 코m/

wget :

Mac이면 brew install wget에서 설치할 수 있습니다

아래 명령으로 GUI가 시작됩니다.

$ git clone https://github.com/nabehide/VisualizeChainer
$ cd VisualizeChainer/MNIST
$ wget https://github.com/nabehide/VisualizeChainer/releases/download/v1.0.0/20160818_MNIST.model.zip
$ unzip 20160818_MNIST.model.zip
$ python main.py

왼쪽 캔버스에 숫자를 쓰고 왼쪽 하단의 judge 버튼을 누르면 오른쪽 결과에 인식 결과가 표시됩니다.

코드 설명

캔버스의 외형은 Tkinter입니다만, 뒤에서 PIL의 캔버스(?)에도 동시에 묘화하고 있습니다.
"judge"버튼을 누르면, 뒤 캔버스의 데이터를 png로 변환 → 28×28로 리사이즈 → 데이터를 NN에 입력 → 인식 결과를 얻는다
라는 흐름입니다.
꽤 돌아다니지 않을까 생각하기 때문에, 향후 심플하게 하고 싶습니다.