“你比個手勢，AI就識別出Emoji，瀏覽器上跑：已開源，推特2.8萬贊”
本文運行了尼克小哥的開源代碼，其中有那麼一點點坑吧。zxx讓我把這個跑一下，跑是跑成了，但他沒用上。
尼克用的是TensorFlow.js，用IBM雲上的GPU訓練的，免費的k80，半小時訓練時間，在IBM的annotations上準備數據標註手勢圖。作者寫的教程，其實真的蠻手把手的，就是細心一點就好了。當然，我跑出來沒有作者那麼炫酷，畢竟給的標籤是文字，如果要想轉換成這種emjo的貼紙，好像是要再寫代碼，將文字類型的label轉成貼紙.....
我在ubuntu16.04上跑的，展示一下結果～～
主要的步驟：
1.開始前的準備
這是尼克小哥的github：https://github.com/cloud-annotations/training
這個github裏給了兩個教程，一個是在IBM Cloud上訓練分類模型，一個是訓練目標檢測模型，大家老老實實按照教程左側的幾步一步步往下走就行了，我的這個網頁chrome自動翻譯成中文了。
- Training a Classification Model – How to train your own model to label images on IBM Cloud.
- Training an Object Detection Model – How to train your own model to find objects in an image on IBM Cloud.
無論是創建對象存儲實例還是創建機器學習實例，都要記錄服務憑證中的apikey，access_key_id，secret_access_key和resource_instance_id；instance_id, password, urland username. 這些東西。可以一鍵複製下來存到txt裏，方便之後登錄要用到的時候查看。
第三步準備訓練數據的時候會要求登錄到Cloud Annotations Tool，分類模型和目標檢測模型，前兩步都是一樣的，就是準備訓練數據的區別。分類模型就是給標籤就行，目標檢測需要在線打框。以目標檢測爲例，可以上傳圖片逐一打框，也可以上傳視頻，它會自動把上傳的視頻按幀切割。我標註了數據，剪刀石頭布的各50張，一張圖片上可以打多個框。必須要提醒的是，標籤一定要用英文，因爲它不支持中文，訓練會報編碼錯誤的，給你們看，在github上找到的同款錯誤，https://github.com/cloud-annotations/training/issues/67 。
2.訓練並下載模型
2.1首先需要安裝Cloud Annotation CLI：
npm install -g cloud-annotations
特別要注意的是，需要安裝Node 10.13.0或更高版本
怎麼安裝呢，我給大家找個教程，按着這個安就行https://blog.51cto.com/xiaok007/2335337?source=dra
裏面安裝最新的nodejs和升級npm爲最新版本會自動帶你到比Node 10.13.0更高的版本的。不要做死走什麼，從源碼編譯安裝npm，哈哈哈哈，仰天長笑。
2.2安裝好了之後嘗試在終端輸入cacli命令，應該能看到：
cacli init裏面可以配置訓練名稱，epoch之類的，
cacli logs可以查看訓練日誌，如果長時間沒反應那就看看logs是不是有報錯，
cali train就可以訓練模型，選擇你之前準備數據的bucket進行訓練就好；模型開始訓練可能得稍微等一會兒，訓練好了之後會告訴你完成。失敗了的話會告訴你error。給你的model ID要記錄一下，查看logs，還有下載的時候也好知道自己要看的是哪個模型呀。
cacli progress就是監管訓練的進程，訓練到第多少步了，
cacli list可以查看之前訓練過的，額，其實你們可以在init裏面給模型重命名，不要像我一樣都是一個名字，很容易分不清楚哪個是哪個的....
2.3下載模型
cacli download 後面加模型的名字，就可以下載模型了，下載好後會告訴你Done。
比如我的是cacli download model-m3fdnbrf
並且會有三個文件夾保存到本地：
因爲我們只需要在web瀏覽器上跑，所以僅使用model_web文件夾就可以了～這裏面的東西，給你們看看：
3.在網頁上跑模型
參考尼克小哥的這個https://github.com/cloud-annotations/object-detection-react
3.1克隆這個github，並進入相應目錄
git clone https://github.com/cloud-annotations/object-detection-react.git
cd object-detection-react
3.2在上面的終端路徑下，輸入npm install
這步很關鍵，但也會等很久，因爲一直在下載東西，出現的warning都不需要管，只要沒有error就行。成功之後在object-detection-react文件夾下會多出一個node_modules文件夾，這個很關鍵啊。200M+呢，這個文件夾沒有，休想啓動。
3.3把2.3中下載下來的model_web文件夾複製到object-detection-react的public文件夾裏面
3.4終端輸入npm start
確保你的攝像頭正常工作，然後.....
請進入相應的網址http://localhost:3000，進行愉快的玩耍，謝謝！！！！
=========================================================================================
感覺和google的teachable machine異曲同工，之前截圖都做好了本來打算弄教程的，但是那個不知道是官方有個bug還是怎麼回事，我就擱置了，今天中午，先把IBM這個弄上來，希望你們喜歡～蹭個熱度。喜歡點個贊吧！