Tabla de contenido:
- Suministros
- Paso 1: Entrene su modelo ML
- Paso 2: descargue el modelo capacitado
- Paso 3: descargue el código fuente
- Paso 4: extraer
- Paso 5: Hospedaje del proyecto
- Paso 6: terminado
Video: Juego de piedra, papel y tijera: 6 pasos
2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2024-01-30 08:40
Este es mi primer instructable. Quería escribir uno durante mucho tiempo, pero no tenía ningún proyecto entre manos que pudiera publicar aquí. Entonces, cuando se me ocurrió la idea de este proyecto, decidí que este es el indicado.
Así que estaba navegando en el sitio de tensorflow.js, es una biblioteca que permite entrenar y ejecutar modelos ml en el navegador y el entorno node.js y me encontré con esta demostración que le permite entrenar un modelo en el navegador para clasificar diferentes imágenes de su cámara web y luego le permite exportar y descargar ese modelo entrenado para usarlo en sus proyectos. ¡Guay, verdad!
Así que instantáneamente hice el juego de piedra, papel, tijera y entrené el modelo de tal manera que siempre gano, es decir, cuando hago papel, predice piedra, y similar para piedra -> tijera, tijera -> papel.
¡Este es un juego de piedra, papel y tijera en el que siempre ganas
Suministros
Una computadora con conexión a Internet.
Paso 1: Entrene su modelo ML
Dirígete a la demostración de tensorflow.js y crea 3 clases en el orden tijera, papel, luego piedra y luego entrénalas según las instrucciones de la demostración.
Paso 2: descargue el modelo capacitado
Descarga el modelo y guarda el archivo comprimido en una carpeta segura. Se utilizará en los pasos siguientes.
Paso 3: descargue el código fuente
Puede descargar el código fuente haciendo clic en este enlace: código fuente.
o puede dirigirse a mi repositorio de github aquí - git repo
Paso 4: extraer
Extraiga el archivo zip descargado.
Está la carpeta de mi modelo. Aquí es donde debe extraerse su modelo de descarga.
Extraiga el archivo de modelo descargado aquí. Se deben extraer tres archivos.
- metadata.json
- model.json
- weights.bin
# si ha extraído el archivo del modelo descargado aquí en algún otro lugar. Corta y pega los tres archivos en la carpeta my-model.
Paso 5: Hospedaje del proyecto
No puede ejecutar el proyecto directamente como una simple página html porque este proyecto requiere que se carguen algunas bibliotecas externas a través de un script.
Por lo tanto, debe alojar el proyecto localmente en su computadora. la forma más sencilla de hacerlo es utilizando el servidor web para Chrome.
para descargarlo, diríjase a Google y busque el servidor web para Chrome. Vaya al enlace chrome.google.com y agréguelo a su navegador.
Seleccione la carpeta que contiene el proyecto e inicie el servidor si no se inicia automáticamente.
Paso 6: terminado
haga clic en iniciar. Y empieza a jugar el juego especialmente diseñado para ti para que siempre ganes.
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