AI 學習紀錄 – Anaconda 安裝與相似圖範例 (1)

自從開始工作以來,真是十數年如一日。雖不能說完全沒收獲,但顯少有什麼新知。 嵌入式系統是 C 語言的天下,所以大部份的增長也都是在這。Coding Style & Debugging Skill 是有精進,但 C 語言也快50年了,是該學點新東西了。

我以前不大信 AI (現在還是不大信),覺得都是炒作行銷手法。但人老了都會有偏見、不願意學新東西的毛病,剛好這東西最近這麼夯,而且的確有些實用的東西出來,就挑這個方向下手研究看看,以免被離職那天,才知道是被AI取代掉的。

教程程式下載

本文是以 

原本的檔案是偏向展示功能用,跑起來並不是那麼好用,所以我有做了些修改。主要是修改啟動時的參數、顯示結果的改善、與新CPU的相容性。請下載修改的檔案,並解壓縮到 d:\ai 內。

安裝 Anaconda 與相關套件

Anaconda 是一套為 Python/R 語言科學計算/機器學習而製做的整合環境,因為我是參考上述 mikechenx的文章開始學習的,因此也使用相同的環境比較方便。

下載

Anaconda 程式請至其官方網站下載頁面下載。因為我們會用到 Tensorflow 套件(只支援64bit),這邊一定要下載 64bit 版本,否則安裝時會有找不到套件的錯誤。

安裝

下載後,直請安裝即可,這邊我們也使用其建議的 Visual Code 程式編輯器(都附了,應該是整合比較好吧)。

安裝畫面

就照程式建議,不選加入PATH

選擇安裝 Microsoft VSCode

Anaconda Prompt 環境設定

安裝完畢後,從Windows左下角的  「開始」可以搜尋到 Anaconda Prompt,進入後要從命令列執行一些更新和套件設定。

啟動 Anaconda Prompt

建立 conda 環境

和Python 可以建立 virtualenv 一樣, Anaconda 也有相似的功能,防止開發久了後安裝太多套件,相互干擾。

上面的命令會建立一個名為 ai 的環境,並使用 python 3.7。後面 python=3.7 這個參數務必要下達,才能在 Visual code 中切換環境。

提示要安裝的項目, 按 y 進行安裝

最後再下達下列命令,將環境切換到 ai 

 

安裝套件

請分別安裝 / 升級上面4個套件,以利後面程式執行

 

Visual Code 設定執行

Visual code 是建議的編輯器,應該是 Visual Studio 同樣的編輯器。不過用起來還是差蠻多的,設定檔都變成從文字檔來設定,還不太好設。

在 Anaconda Prompt 下,輸入 “code” 就可以啟動 Visual Code。

 

Visual Code 啟動

接下來要開啟程式碼所在目錄,這樣往後的設定值才會存在該目錄下的 .vscode。先按左上角的資料夾圖示,接下來會看到一個 “Open Folder”,按下後會跳出選擇目錄的對話框。切到 d:\ai 後,按下選擇資料夾即完成。

開啟程式碼位置

接下來開啟我們要測試的程式。在左側的檔案列表,往下移後,選擇 “vgg16_vs_modified.py”,就會自動開啟內容。然後會要求你選擇 Python 的環境,這時應該會有 base 與 ai 兩個,請選擇 ai。另外,也會說未安裝 Lint,選安裝即可。

開啟程式碼然後就可以開始執行/除錯這支程式。在開始前,還要設定一下程式參數。經過我修改後的程式,需要兩個參數。

  1. 參數1: 要比較的檔案, 指定要搜尋的圖檔路徑
  2. 參數2: 要從哪個目錄搜尋照片

為了指定這兩個參數,請照下圖的步驟來開啟設定檔。建議照著畫面填,確保範例程式可以順利執行。修改完畢後,按 Ctrl+S 儲存。

最後,將 Tab 切回 vgg16_vsmodified.py,就可以開始執行了。選擇 Debug —> Start Debugging,即可開始。而在下方 Terminal 的地方,會顯示出最後圖檔符合程度,越高就代表越像。

相似圖形辨識程式

上面的展示的這個程式,主要就是要在一堆圖檔案,找出一個相似的檔案。但其實在運作時,它是任2個檔間都會比較相似度,所以檔案一多會跑的很慢。如果你要玩很大的話,這點要注意。

由於只是開始學習AI領域的東西,原理、框架的部份還不甚瞭解,原始程式碼說明請參考Day 10:CNN 應用 — 找出相似的照片

 

結語

從結果來說,其實不是很有實用性。但抱著以學習的心態來看,學到了建立開發環境,設定除錯參數。也跑了第一個 “AI” 程式,算是一個開頭。原作者是一個30天的文章,就繼續學習下去,看看能不能對人工智慧這領域入門有點幫助。

 

Latest Comments

  1. 蔡可彼 2019-03-26

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