いんでぃーづスマートフォン用の表示で見るいんでぃーづゲームメインのブレブレブログ。サンプルソース前回でTensorFlowのプログラム環境が整ったので、さっそくディープラーニングっちゃおうと思います。手書き文字の判定器を作成します。データセットを使う初歩的なやつです。どんなにヘタクソな手書き数字も分類できるようになるでしょう。今回使用するコードさっそくですが以下、学習用データのダウンロードから機械学習、モデルの評価までやっちゃってるコードです。起動し、上のコードをコピペして実行すれば動きます。いうAPI群を使っています。「機械学習やろう!」と前のめりに手をつけてみた場合、環境準備の後に当たる壁がデータどうしよう...ですね。機械学習学習用(ややこしい)にはまずこれを使いましょう。コード中の下の行で、データのダウンロードから変数への展開までをやっています。数字の手書き文字をデータ化したものです。y_train)こちらのカッコで囲まれているのは、モデルの学習に使うためのデータです。画像のデータ本体で、手書き数字画像の平面データを2次元配列にしたものです。どれなのか、正解が入っています。同じですが、学習には使いません。肝心の学習モデルは以下のように定義しています。渡しているものが順番に実行されていきます。ピクセルなので、そのサイズを引数に指定しています。自分の中でトップレベルのブラックボックス。activation=tf.nn.relu)ここらへんの調節が判定器のメインなんだと思います。なるので、それを定義。ための関数のようです。モデルのコンパイルモデルの定義が終わったら、学習プロセスを指定してコンパイルを実行。メソッドで学習を実行します。指定するとその回数だけ学習を反復します。学習したモデルの正確性を評価します。ある必要があるのです。正確性なので、この数字を高めていくようにパラメータを調整していくのが腕の見せ所なんじゃねいですかね知らないけど。以上、なんとなくでもできてしまうものですね。TensorFlow公式のサンプルを参考にして書いています。前回のMNISTに引き続き、初歩的な機械学習を練習していきます。はてなブログProインディーゲーム開発してます。ゲーム開発のことやらUnityまわりのことをつらつらと。当サイトの広告バナー、リンクによって提供される情報、サービス内容について、当サイトは一切の責任を負いません。当サイトの情報を元にユーザ様が不利益を被った場合にも、当サイトは一切の責任を負いません。すべて自己責任でお願いします。スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。