IBM Cloud Code Engine とTensorFlow を使って画像を分類する

MobileNet TensorFlow.js モデルを使った画像分類アプリケーションをIBM Cloud™ Code Engine 上にデプロイしてみる

以前の投稿「チュートリアル: IBM Cloud Code Engine でテキスト分析をするには」では、 IBM Cloud™ Code Engineプロジェクトを作成し、Code Engine エンティティー（アプリケーションとジョブ）をプロジェクトにデプロイする方法を学習しました。また、IBM Cloud サービス (例: IBM Cloud Object Storage や Natural Language Understanding など) を Code Engine エンティティーにバインドして、Cloud Object Storage にアップロードされたテキスト・ファイルを分析する方法も学習しました。

このブログでは、画像分類アプリケーションをデプロイする方法をご紹介します。このアプリは IBM Cloud Object Storageに画像をアップロードすると、事前定義されたMobileNet(英語)  Tensorflow.js モデルを使用して画像分類します。トレーニングは必要なく、画像は ImageNet(英語)データベースからのラベルで分類されます。

リポジトリーをクローンする

マシン上でターミナルかコマンド・プロンプトを起動し、以下のコマンドを実行して GitHub リポジトリをクローンし、クローンしたフォルダに移動します:

コンテナイメージを作成する

コンテナイメージをビルドしてプッシュする前に、イメージ・レジストリーをどうするか検討します。以下の3つの方法があります。

1. IBM Cloud Container Registryのようなプライベート・コンテナ・レジストリーを使用する場合は、こちらの手順に従ってプライベート・レジストリーへのアクセスを追加してください。
2. パブリックな Docker Hub を使用する場合は、以下のコマンドを実行して、フロントエンド、バックエンド、バックエンド・ジョブの 3 つのコンテナ・イメージをそれぞれビルドしてプッシュします。<DOCKER_ACCOUNT_NAME>をご自身のDockerアカウント名に置き換えてください。（ ./deploy.sh <DOCKER_ACCOUNT_NAME> ）
3. 独自のコンテナ・イメージをビルドしたくない場合は、あらかじめビルドされたコンテナ・イメージ vidyasagarmsc/*を使用することができます。（例: docker pull vidyasagarmsc/frontend）

チュートリアルに沿って画像分類アプリをデプロイする

ソリューション・ チュートリアルの手順に従って、サンプルコードを使用して、画像分類アプリケーションをIBM Cloud Code Engine 上にデプロイしてみましょう。

サンプルコードからビルドしたコンテナ・イメージを使用するには、ibmcom/* を<ACCOUNT_NAME>/*.に置き換えます。

テキスト・ファイルをアップロードする代わりに、画像（.jpeg、.png）をCOSにアップロードします。サンプル画像は、imagesフォルダーにあります。

結果の確認

以下のように画像分類の結果が表示されていれば成功です。

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