出会って5行でディープラーニング推論

出会って5行で ディープラーニング推論 Yukino Ikegami @_yukinoi 2017/10/15 PyLadiesTokyo 3rd anniversary party

自己紹介  IO株式会社でスマホ用キーボードアプリ (IME) flick を 作っています  RNNによる文脈を考慮した予測入力機能 AI変換 など  紹介記事  ASCII.jp：みんなの顔文字キーボード改め 「flick」は最高の入力メソッドだ  ASCII.jp: 鉄板キーボードアプリ「flick」に “感情を読む”機能搭載!?【開発者インタビュー】

• http://ascii.jp/elem/000/001/434/1434376/
• http://ascii.jp/elem/000/001/457/1457635/

楽して 巨人の肩の上に立ちたい！  Web上に公開されているディープラーニングの学習済み モデルを簡単に使いたい  e.g. https://github.com/tensorflow/models/tree/master/ research/slim#pre-trained-models

• https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim#pre-trained-models

こんな感じで使いたい…！

tfi  1行でTensorFlowのモデルを読み込んで簡単に推論 できるPythonモジュール  現時点ではSavedModel形式のみ対応 (ckpt形式は要変換)  現時点で対応してるのは画像識別のみ  $ pip install tfi  https://github.com/ajbouh/tfi/

• https://github.com/ajbouh/tfi/

画像識別での実演

まとめ  Pythonモジュール tfi について紹介  1行でTensorFlowモデルを読み込んですぐ使える  現時点では画像識別のみ対応  今後の開発に期待