LeWagon_Pokedex

Le Wagon の Pokedex_project_V1.672

このプロジェクトは、le Wagon でのデータ サイエンス ブートキャンプ中の 2 週間で完了しました。このプロジェクトでは、CNN モデルのおかげで、151 匹の最初のポケットモンスター (別名ポケモン) を種類と名前で分類できます。しかし、それだけではありません！ GAN モデルのおかげで、新しいモデルを生成することもできます。

アプリをテストするには、次の Web サイトにアクセスしてください: https://pokemon-generator-1672.streamlit.app/

インストール

まずリポジトリのクローンを作成しましょう。

 git clone https://github.com/Just-PH/lewagon-pokedex-gan.git

インストールを実行します。

 cd backend
make start

️次に、ファイル /backend/.env 内の変数 WHO を自分の名前で変更する必要があります。 ️

テスト

まだ /backend にあります すべての画像で両方の予測関数をテストするには:

 make run_test

タイプのみをテストしたい場合:

 make run_test_15

名前だけをテストしたい場合:

 make run_test_150

予測

️テストしたい画像をリポジトリ all_prediction_images/images に PUT します。 ️

それらを予測するには:

 make run_pred

タイプのみを予測したい場合:

 make run_pred_15

名前のみを予測したい場合:

 make run_pred_150

世代

この種の画像を生成するには:

次のコマンドを使用できます。

 make run_generate

イメージは、output_gan という名前のリポジトリにあります。

アピ

API をローカルで実行するには:

 make run_api_local