Deep Learning Tinder

Deep Learning Tinder (apprentissage automatique)

Avec des chiffres, de la café et de la récupération automatique du jeton Tinder

Bienvenue sur l'application Tinder Bot dont les recommandations sont basées sur l'apprentissage en profondeur pour la reconnaissance d'image. N'oubliez pas de mettre en vedette ou de fourcher ce référentiel si vous appréciez le bot!

Comment ça marche?

Tout est expliqué ici: http://philippermy.github.io/tinder-deep-learning/

Comment exécuter le bot

 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

Si le fichier de configuration est correct, vous verrez dans les journaux: Successfully connected to Tinder servers.

Configuration des informations d'identification.json

• FB_ID : L'ID de votre Facebook. Votre profil est disponible sur https://www.facebook.com/fb_id où FB_ID est votre identifiant.
• FB_EMAIL_ADDRESS : votre adresse e-mail Facebook.
• FB_PASSWORD : Votre mot de passe Facebook.
• API_HOST : URL de votre serveur Nvidia Digits. Plus d'informations disponibles ici: https://github.com/nvidia/digits
• MODEL_ID : ID de votre modèle formé. Il apparaît dans l'URL lorsque vous cliquez sur votre modèle dans l'interface Digits, comme ceci: API_HOST / MODÈLES / MODEL_ID

FB_EMAIL_ADDRESS et FB_PASSWORD sont utilisés pour récupérer votre FB_AUTH_TOKEN , utile pour demander le jeton Tinder.

Votre configuration devrait ressembler à ceci:

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

J'espère que vous vous amuserez!