Turi Createを試してみる #CodePiece #potatotips

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potatotips #52 (iOS/Android開発Tips共有会) - connpass
https://potatotips.connpass.com/event/88164/

## tattn	たなか	Turi Createを試してみる	iOS

Yahoo! 乗換案内やってます。

社内でペアプログラミングをしてSDK作ったりしています。WWDCには12人参加しました。
日本で WWDC Extended Tokyo、現地での前夜祭などをしました。

Turi Create 2016年に買収したTuriという会社のツールを引き継いだAppleがだすCoreMLのモデルを作れるPythonのやつ

アルゴリズムよりもタスクに注力している。
実装済みのアルゴリズムや調整済みパラメータを使って特定の問題を解く。CreateMLに近い


リコメンド、画像分類・類似性、物体検出・ジェスチャー、活動分類、テキスト分類、画風変換（ベータ）

- 画風変換
  - Content Images 変換したい画像に近い画像
  - Style Images　画風変換のベースに使いたい画像

ドキュメントの画像をそのままStyleImagesに使った。適当にWWDC中の画像や実家の猫の写真をContentに使う

猫画像＋ステンドグラスの画像＝パステルカラーの猫画像っぽいもの

イテレーション200、学習時間2時間20分なのでもうちょっと時間をかければいい感じになるかも。


モデルを続きから学習させる機能がない。学習に数時間かかるので、セーブ、リストア機能がほしい。。。


Github見ると、とてもいいアイディアだけどサポートはしない、Issueは閉じるけど心に留めておく、とのこと。
あたらしいmacOSだともっと早く学習できるんだって。

WWDC2018で発表された新しい辰区はまだGPUサポートが整っていなくてCPUでやっている。


PythonならColaboratory(ブラウザで動くJupyter Notebook環境。)でできるのかな？


インストール、GoogleDriveから画像をマウント、学習はGPU未対応なので、一旦すでにアノテーションされたモデルとかをGoogleドライブにおいて、ちょっとコードを書いて、、、

いい感じにできた。

実行するとモデルがダウンロードできる。

### まとめ

機械学習の知識がなくてもできる、環境がなくてもColaboratoryでできる