FourPlusOne'ın son çalışmada yardım isteyenlere bu kaynağı tavsiye ediyorum. kodu çalıştırmak için:
Udacity tarafindan verildiği environment.yml indirip ve bu değişikleri yapın: keras versionu için 1.2.1 yerinde 2.0.6 yazın "- pip:" önce bu iki satırları ekleyin
- pydot=1.2.4=py35_0
- graphviz=2.38.0=6
şimdi environment kuruyup başlatabilirsiniz
conda env create -f environment.yml
source activate carnd-term1
git clone https://github.com/JeffLIrion/udacity_car_nanodegree_project03.git
cd udacity_car_nanodegree_project03.git
burda bize önemli olan iki dosya var: model.py ve drive.py
3- kaynak kodla hazır modeli deneyin (önce simulator'u açmayı unutmayın, Version 1)
python drive.py model.h5
model.py dosyasında bu değişikleri yapın:
verisetin yolu belirt
flags.DEFINE_string('drives', 'VERİSETİ', 'a ":" separated string of paths to the drive directories')
veriseti parça parça okuyun, onu yapmadan RAM yetmiyecek ve program hata verir
flags.DEFINE_bool('use_generator', True, 'use a generator to feed data to the model')
bu satır ya silin yada ona doğru bir dosya yolu verin
plot_model(model, show_shapes=True, to_file='../../Projects/Project_03/images/model.png')
şimdi programı çalıştırabilirsiniz, bitince yeni bir model model.h5 adıyla kaydedecek
python model.py
bu işlem donanımınıza ve verisetlerinze göre saatlerce sürebilir, bu yüzden önce küçük bir verisetli deneyin. Yaptığım çalışmalar benim github'ta bulabilirsiniz. ve otonom sürme videosu burda izleyebilirsiniz, şimdiki halende iyi optimize edilmemiş çünkü veriseti düzeltmeden kullandım. Belki sonra yeni bakacağım ona.