這個中秋，我開發了一個識別狗狗的app
中秋節是閤家團圓的日子，朋友圈、微信群的祝福此起彼伏，不過對於我這樣常年呆在家裡的人而言，是無法理解“但願人長久，千里共嬋娟”的。中秋節三天和平常沒什麼兩樣，閒得無聊，就想找點事情做做。
今年年初決定開始學習人工智慧，從吳恩達的《machine learning》到《deep learning》專項課程開始，再後來接觸具體的實戰程式設計，學習了Tensorflow和Keras。雖然學了這麼長時間，但總感覺還是飄在表面，看各種深度學習示例，覺得沒什麼難的，但是自己去寫，又不知道怎麼下手。經過一番思考之後，還是決定實際做一個專案，在做專案的過程中發現不足，再深入下去。
在微信上看到一個非常有意思的小程式：識花君
在實施過程中，發現問題連連。首先，考慮使用tensorflow.js，這樣識別功能就無需藉助雲端，但經過嘗試，發現小程式不支援tensorflow.js，雖然微信小程式也用到了chromium核心，暫時放棄。接下來考慮採用雲端方案，這需要開發小程式，還需要進行服務端開發，這兩者都是我不擅長的，考慮下來短期之內也無法完成。最後考慮到tensorflow lite，還是先開發一個android app起來，把整個流程理順，再來考慮微信小程式。
貓狗識別網上資料很多，也很適合做深度學習的演示示例。結合各種資料，倒騰了一個android app的原型，程式碼放到github上：https://github.com/mogoweb/aiexamples.git ，程式碼位於tflite/AIDog目錄下，有興趣可以看看。
模型採用Google Inception V3, 訓練資料集採用stanford dog datasets。不過做下來之後，發現要做一個完整的app，還有很多後續工作：
- 模型太大，有80多M，對一個輕量級app來說太大，要考慮採用針對移動裝置的模型;
- 缺少狗狗的資料庫資料，比如中文名、介紹，等等。上網搜尋，也沒有找到現成的資料庫，考慮採用網路爬蟲或者手工採集一些資料。
- 介面設計，做一個demo容易，但如果作為一個產品，互動設計其實有很多考量的。
嗯，先這樣吧！後續還會繼續進行完善，我也會分享在這個過程中碰到坑、在終端進行機器學習的心得，敬請關注！
最後，祝大家中秋快樂！