关于javascript:用-Tensorflowjs-做了一个动漫分类的功能一

前言

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp 浏览某乎网站时发现了一个分享各种图片的博主，于是我棘手就保留了一些。然而一张一张的保留切实太麻烦了，于是我就想要某虫的伎俩来解决。这样保留确实是很快，然而他不识图片内容，最近又看了 mobileNet 的预训练模型，想着能让程序本人对图片分类，以下就通过例子从内容采集到分类的过程。
       内容和资源的采集，反手就是某虫了。在网络上，通过近几年的营销渲染，可能首选是用 Python 做脚本。而这次是用 PHP 的 QueryList 来做采集，上面也就是采集的编码过程和踩坑解决办法，最初再对采集图片进行标注和训练。

环境

PHP7.4

QueryList4.0

QueryList-CurlMulti

编码

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp 以下例子是基于 TP5.1，所以只须要装置下面两个依赖包。采集启动通过自定义命令实现，接下来别离以一般采集和多线程采集两种形式展现。

1. 一般采集

<?php
/**
 * @Notes: 公众号：ZERO 开发
 * @Interface getCondition
 * @Return mixed
 * @Author: bqs
 * @Time: 2021/4/19 15:28
 */

namespace app\common\command;

use think\console\Command;
use think\console\Input;
use think\console\Output;
use think\console\input\Argument;
use think\console\input\Option;
use think\Db;
use think\facade\Hook;
use think\facade\Log;
use QL\QueryList;

class QueryListSpiderSingle extends Command
{protected function configure()
    {$this->setName('querylist:single')
            ->setDescription('采集');
    }

    protected function execute(Input $input, Output $output)
    {ini_set('memory_limit', '512M');

        $output->writeln("=========date:" . date('Y-m-d H:i:s') . "===============");

        // 北桥苏奥特曼
        //$slImgsUrl = "https://zhuanlan.zhihu.com/p/377571373";
        $slImgsUrl = "https://zhuanlan.zhihu.com/p/344680014";

        // 原生 query_list
        $list = QueryList::get($slImgsUrl)->find('.RichText')->find('noscript')->find('img')->attrs('src');

        $path = 'E:\2setsoft\1dev\phpstudy_pro\WWW\4test\tensorflowJs\js-ml-code\t7\ 动漫分类 \train\ 奥特曼 \\';
        foreach($list as $key => $value) {
            $index = $key + 1 + 42;

            $filename = $index < 10 ? str_pad($index, 2, "0", STR_PAD_LEFT) : $index;
            $filend = pathinfo($value, PATHINFO_EXTENSION);
            $file = file_get_contents($value);
            file_put_contents($path . $filename . "." . $filend, $file);

            $output->writeln($index . "--" . $value . "已保留 --");
        }

        $output->writeln("============date:" .date("Y-m-d H:i:s") . "采集实现 ==============");
    }
    
}

2. 多线程采集

<?php
/**
 * @Notes: 文件形容
 * @Interface getCondition
 * @Return mixed
 * @Author: bqs
 * @Time: 2021/4/19 15:28
 */

namespace app\common\command;

use think\console\Command;
use think\console\Input;
use think\console\Output;
use think\console\input\Argument;
use think\console\input\Option;
use think\Db;
use think\facade\Hook;
use think\facade\Log;
use QL\QueryList;
use QL\Ext\CurlMulti;

class QueryListSpider extends Command
{protected function configure()
    {$this->setName('query:list')
            ->setDescription('采集');
    }

    protected function execute(Input $input, Output $output)
    {ini_set('memory_limit', '512M');

        $output->writeln("=========date:" . date('Y-m-d H:i:s') . "===============");

        // 地址与目录映射
        $dirMap = [
            "假面骑士" => "https://zhuanlan.zhihu.com/p/376119915",
            "龙珠" => "https://zhuanlan.zhihu.com/p/340048917",
            "火影忍者" => ["https://zhuanlan.zhihu.com/p/352717188", "https://zhuanlan.zhihu.com/p/393213201", "https://zhuanlan.zhihu.com/p/358228745"],
            "海贼王" => ["https://zhuanlan.zhihu.com/p/357683518", "https://zhuanlan.zhihu.com/p/338160632"]
        ];

        // 采集地址
        $multiArr = [];
        $multiArr = array_reduce(array_values($dirMap), function ($res, $value) {$res = array_merge($res, (array)$value);
            return $res;
        }, []);

        // 采集映射
        $multiMap = [];
        foreach($dirMap as $key => $value) {if (!is_array($value)) {$multiMap[$value] = $key;
            } else {$temp = array_fill_keys($value, $key);
                $multiMap = array_merge($multiMap, $temp);
            }
        }

        // 开始应用多线程采集
        $ql = QueryList::use (CurlMulti::class);
        $ql->curlMulti($multiArr)
        ->success(function (QueryList $ql, CurlMulti $curl, $r) use ($multiMap) {

            $path = 'E:\2setsoft\1dev\phpstudy_pro\WWW\4test\tensorflowJs\js-ml-code\t7\ 动漫分类 \train\\';
            $queryUrl = $r['info']['url'];
            $className = $multiMap[$queryUrl] ?? "";
            $targetDir = $path . $className;
            $path = $targetDir . '\\';

            $endFileIndex = 0;
            $existFileList = $this->scanFile($targetDir);
            if ($existFileList) {
                // 取出所有数字文件名最大值
                $endFileName = max($existFileList);
                $endFileIndex = explode(".", $endFileName)[0];
            }

            $data = $ql->find('.RichText')->find('noscript')->find('img')->attrs('src');

            foreach($data as $key => $value) {
                $index = $key + 1 + $endFileIndex;

                $filename = $index < 10 ? str_pad($index, 2, "0", STR_PAD_LEFT) : $index;
                $filend = pathinfo($value, PATHINFO_EXTENSION);
                $file = file_get_contents($value);
                file_put_contents($path . $filename . "." . $filend, $file);
            }
        })
        // 每个工作失败回调
        ->error(function ($errorInfo, CurlMulti $curl) {echo "Current url:{$errorInfo['info']['url']} \r\n";
            print_r($errorInfo['error']);
        })
        ->start([
            // 最大并发数
            'maxThread' => 10,
            // 谬误重试次数
            'maxTry' => 5,
        ]);

        $output->writeln("============date:" . date("Y-m-d H:i:s") . "采集实现 ==============");
    }

    // 扫描目录下所有文件
    protected function scanFile($path) {$result = [];
        $files = scandir($path);
        foreach ($files as $file) {if ($file != '.' && $file != '..') {if (is_dir($path . '/' . $file)) {$this->scanFile($path . '/' . $file);
                } else {$result[] = basename($file);
                }
            }
        }
        return $result;
    }

}

问题解决

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp 因为一般采集的申请应用 GuzzleHttp 客户端，而多线程采集是 CURL，所以运行时报 curl 状态码 60 谬误。

1. 解决办法：
   (1). 下载 cacert
   下载地址：https://curl.haxx.se/ca/cacert.pem
   (2). 批改 php.ini , 并重启
   在 php.ini 中找到 curl.cainfo 改为文件的绝对路径如：curl.cainfo =E:\2setsoft\1dev\phpstudy_pro\Extensions\php\php7.4.3nts\cacert.pem

图片训练

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp 以上的图片曾经采集的差不多了，因为博主的图片无限，我也没有再去其余中央找，整个文件夹下的图片在 200 张左右。按理说图片当然是越多越好，然而整个分类标注起来耗时（看文章的配图，应该曾经晓得有哪几类了吧），所以就这样了。最初就是读取图片转换 Tensor 进行训练，后一篇再具体介绍吧，揭示一下。下一篇须要提前装置 Node, Http-Server，Parcel 工具。