Deep Learning Tinder

Deep Learning Tinder (maschinelles Lernen)

Mit Ziffern, Kaffe und Tinder -Token -Auto -Abrufen

Willkommen in der Tinder -Bot -App, deren Empfehlungen auf Deep Learning für die Bilderkennung basieren. Vergessen Sie nicht, dieses Repo zu spielen oder zu treiben, wenn Sie den Bot schätzen!

Wie funktioniert es?

Hier wird alles erklärt: http://philipperemy.github.io/tinder-teep-learning/

Wie man den Bot leitet

 git clone https://github.com/philipperemy/Deep-Learning-Tinder.git
cd Deep-Learning-Tinder
mv credentials.json.example credentials.json
vim credentials.json # edit and fill the variables (explained in the next section: Configuration)
python main.py

Wenn die Konfigurationsdatei korrekt ist, werden Sie in den Protokollen angezeigt: Successfully connected to Tinder servers.

Konfiguration von Anmeldeinformationen.json

• FB_ID : Die ID Ihres Facebook. Ihr Profil ist unter https://www.facebook.com/fb_id verfügbar, wo fb_id Ihre ID ist.
• FB_EMAIL_ADDRESS : Ihre Facebook -E -Mail -Adresse.
• FB_PASSWORD : Ihr Facebook -Passwort.
• API_HOST : URL Ihres Nvidia -Ziffernservers. Weitere Informationen hier verfügbar: https://github.com/nvidia/digits
• MODEL_ID : ID Ihres ausgebildeten Modells. Es wird in der URL angezeigt, wenn Sie auf Ihr Modell in der Ziffernschnittstelle wie folgt klicken: API_HOST / models / MODEL_ID

FB_EMAIL_ADDRESS und FB_PASSWORD werden verwendet, um Ihr FB_AUTH_TOKEN abzurufen, um das Tinder -Token anzufordern.

Ihre Konfiguration sollte so aussehen:

 {
  "FB_ID": "tim.cook",
  "FB_EMAIL_ADDRESS": "[email protected]",
  "FB_PASSWORD": "i_love_apple",
  "API_HOST": "http://localhost:5000/",
  "MODEL_ID": "20160619-000820-19f6"
}

Ich hoffe, Sie werden Spaß haben!