fastaiのチュートリアルをGoogle Colabで動かす

　この記事では、Jeremy Howard氏が率いる会社「fast.ai」が開発しているディープラーニングのライブラリ「fastai」の猫と犬を認識するチュートリアルを「Google Colab」で動かします。

インストール

　Google ColabとはPythonの環境をローカルにインストールせずとも使えるサービスです。Googleアカウントでログインして使いましょう。

　起動ができたらまず以下のコマンドでColabの環境にfastaiをインストールします。

!pip install -Uqq fastbook

　次にfastaiをインポートします。

import fastbook
fastbook.setup_book()

from fastbook import *
from fastai.vision.all import *

　これで無事インポートできたと思います。

　次にデータのパスを取得します。

path = untar_data(URLs.PETS)

　そして、つぎに以下のコマンドで画像を取得します。

files = get_image_files(path/"images")
len(files) #7390

そして次のコードでどのような画像があるのか確認できます。

def label_func(f): return f[0].isupper()
dls = ImageDataLoaders.from_name_func(path, files, label_func, item_tfms=Resize(224))
dls.show_batch()

　そして、以下のコードでGoogle ColabのランタイムがGPUになっていることを確認して、学習をします。

learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=error_rate)
learn.fine_tune(1)

　そして、学習が終わった後は次のコードで結果を確認できます。

learn.show_results()

　緑の字でTrueまたはFalseが2つ並んでいるのは、学習ラベルと推論結果だと思われます。

　このようにfastaiを使うと自分でディープラーニングモデルを作成しなくても簡単に学習から推論までできます。

全てのコード

Google Colaboratory

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