Deep Learning Tinder

深い学習Tinder（機械学習）

数字、Caffe、Tinder Token Auto Fetchingを使用します

推奨が画像認識のための深い学習に基づいているTinder Botアプリにようこそ。ボットに感謝している場合は、このリポジトリを主演またはフォークすることを忘れないでください！

どのように機能しますか？

ここですべてが説明されています：http：//philipperemy.github.io/tinder-deep-learning/

ボットを実行する方法

 git clone https://github.com/philipperemy/Deep-Learning-Tinder.git
cd Deep-Learning-Tinder
mv credentials.json.example credentials.json
vim credentials.json # edit and fill the variables (explained in the next section: Configuration)
python main.py

構成ファイルが正しい場合は、ログに表示されます。Tinder Successfully connected to Tinder servers.

資格情報の構成

• FB_ID ：FacebookのID。プロフィールはhttps://www.facebook.com/fb_idで入手できます。ここで、FB_IDはIDです。
• FB_EMAIL_ADDRESS ：Facebookのメールアドレス。
• FB_PASSWORD ：Facebookパスワード。
• API_HOST ：NVIDIA DigitsサーバーのURL。詳細については、こちら：https：//github.com/nvidia/digits
• MODEL_ID ：訓練されたモデルのID。このように、DigitsインターフェイスでモデルをクリックするとURLに表示されます： API_HOST / MODEL_ID

FB_EMAIL_ADDRESSおよびFB_PASSWORD 、 FB_AUTH_TOKENを取得するために使用されます。これは、Tinderトークンをリクエストするのに役立ちます。

構成は次のようになります。

 {
  "FB_ID": "tim.cook",
  "FB_EMAIL_ADDRESS": "[email protected]",
  "FB_PASSWORD": "i_love_apple",
  "API_HOST": "http://localhost:5000/",
  "MODEL_ID": "20160619-000820-19f6"
}

あなたが楽しいことをすることを願っています！