Archives de catégorie : Python

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Rêver plus loin avec Deep Dream

La semaine dernière, lorsque j’ai présenté Google Deep Dream, il a fallu que je prenne une décision éditoriale afin de garder le billet dans une taille raisonnable. Configurer Docker et mettre en place le nécessaire pour « rêver » sur sa première image était déjà une bouchée raisonnable à mastiquer, à mon avis.

Alors, une fois que vous avez Deep Dream, que pouvez-vous faire de plus? DE LA SCIENCE!

Le code source

La plateforme utilisée par Deep Dream pour exécuter le code source permettant de faire fonctionner la machine à rêver est IPython. IPython permet, notamment, d’exécuter de façon interactive du code source Python à même votre navigateur web.

En particulier, avec l’exemple de Deep Dream, des explications sont fournies pour chaque extrait de code source que vous serez invité à exécuter. Parlant de code source, j’ai extrait le code de la page interactive de Deep Dream afin que vous puissiez voir une idée de ce que cela représente.

Je ne crois pas que vous devez être vraiment familier avec Python pour comprendre le fonctionnement sommaire de ce code. La principale chose à savoir avec Python est que l’indentation va servir à identifier un bloc d’exécution. Alors, pas d’accolades comme en C# avec Python.

Des jeux de données supplémentaires

Lorsque vous exécutez Deep Dream dans la machine virtuelle Docker de mon billet précédent, un jeu de données nommé bvlc_googlenet est utilisé. Ce jeu de modèle, mis en place par Google, est reconnu pour sa capacité à reconnaître et classer des images.

Si vous êtes du genre à pousser l’expérience un peu plus loin, vous pouvez télécharger ces modèles de données et les exécuter sur votre instance Deep Dream. Par exemple, bvlc_googlenet et bvlc_alexnet servent des buts différents et donnent des résultants qui sont, en conséquent, différents.

Voici les étapes pour y arriver:

  1. Cloner le repository git https://github.com/BVLC/caffe.git
  2. Copier le contenu du dossier /Models/ dans /deepdream (le répertoire où vous avez mappé le répertoire /src dans la commande de démarrage du conteneur Docker dans les instructions du précédent billet)
  3. Pour chaque jeu de données, se référer aux instructions pour télécharger le fichier à l’extension .caffemodel et le déposer à la racine du dossier du jeu de données que vous désirez utiliser.

Pour modifier le code précédemment cité, afin de faire fonctionner des jeux de données différents, vous devez ajuster les bouts de code suivants:

  • La variable model_path: afin d’y spécifier le répertoire de votre jeu de données (portez attention à l’emplacement débutant par /src
  • La variable param_fn: spécifiez-y le nom de votre fichier .caffemodel
  • La fonction make_step: modifiez le contenu du paramètre end pour un des layers de votre jeu de données. Pour trouver le nom d’un layer, consultez le fichier deploy.prototxt de votre jeu de données. Il s’agit d’un fichier JSON qui contient la définition des layers à votre disposition
  • La fonction deepdream: idem au point précédent.
  • La variable img: spécifiez le nom de l’image que vous désirez utiliser.

Faites de beaux rêves!