最好的黄瓜 与 谷歌云

日本农场主makoto的妈妈每天花八小时把自家的黄瓜分成三六九等:最上乘的黄瓜颜色鲜绿形状饱满笔直小刺点多,能卖到最好的价钱;形状弯曲,干瘪,颜色暗淡,或者小刺点少的黄瓜就卖不到那样的好价钱了。妈妈的人生经验告诉它如何挑拣分类,但是大规模的产量也意味着大量的人工消耗。

现在makoto利用谷歌提供的开源代码库TensorFlow设计了一个初级的machine learning装置,在运行7000个样本之后,可以达到70%的成功率,挑出弯曲、干瘪和暗淡的黄瓜。但是由于超大的计算量,7000个样本需要三天的运算时间,而且是基于低像素的样片。如果提高像素,可以达到更好的甄别,包括小刺点的分布,但是普通计算机短时间内很难完成,而且也需要更大量的样本。谷歌提供的Cloud ML平台则为makoto们提供了强大计算能力的平价选择。

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