Deep Learning Tinder

Глубокое обучение Tinder (машинное обучение)

С цифрами, Caffe и Tinder Token Autoken Fetching

Добро пожаловать в приложение Tinder Bot, рекомендации которых основаны на глубоком обучении для распознавания изображений. Не забудьте сыграть или разыграть это репо, если вы цените бота!

Как это работает?

Все здесь объяснено: http://philipperemy.github.io/tinder-deep-learning/

Как запустить бот

 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

Если файл конфигурации верен, вы увидите в журналах: Successfully connected to Tinder servers.

Конфигурация учетных данных

• FB_ID : идентификатор вашего Facebook. Ваш профиль доступен по адресу https://www.facebook.com/fb_id, где FB_ID - ваш идентификатор.
• FB_EMAIL_ADDRESS : ваш адрес электронной почты в Facebook.
• FB_PASSWORD : ваш пароль Facebook.
• API_HOST : URL вашего сервера NVIDIA Digits. Дополнительная информация доступна здесь: https://github.com/nvidia/digits
• MODEL_ID : ID вашей обученной модели. Он появляется в URL, когда вы нажимаете на свою модель в интерфейсе Digits, например: API_HOST / MODELS / MODEL_ID

FB_EMAIL_ADDRESS и FB_PASSWORD используются для извлечения вашего FB_AUTH_TOKEN , полезно для запроса токена Tinder.

Ваша конфигурация должна выглядеть так:

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

Надеюсь, вам будет повеселиться!