作成し、実行する方法を紹介します。インストール」の手順にてインストール作業を行いましょう。判定するモデルを作成します。各クラスの画像は、次のようになっています。ページより引用)データセットの構成は以下です。実行し、データをダウンロード、解凍してから訓練用データで学習を行います。以下は、チュートリアルのコードに、日本語で説明を付け加えたものです。'__main__':tf.app.run()問題なく実行できていれば、以下のようにダウンロードが行われ、学習が進められます。実行した場合、計算終了時に以下のようなエラーが表示される場合がありますが正しく計算できています。(モデル評価)続いて、作成したモデルと検証用データを用いてどのくらいの精度で正しく分類ができたかを確認します。以下コードもチュートリアルのコードを参考に、一部修正したものを実行します。参考に、日本語で説明を付け加えたものです。このモデル評価プログラムは、上記の学習用プログラムを実行中に並行して学習中のモデルの精度を検証しながら、実行できるようになっています。'__main__':tf.app.run()プログラムを実行した結果は以下です。精度で正しく識別できたことがわかります。実行した場合、計算終了時に以下のようなエラーが表示される場合がありますが正しく計算できています。作成したモデルや学習状況を可視化するWebアプリケーションです。オプションにて、可視化対象となるディレクトリを指定します。--logdir=/tmp/cifar10_trainブラウザ上では以下のように、パラメータの推定状況、モデルを可視化した図などが参照できます。ロス関数の値の減少状況。付近で収束しつつあることが一目でわかります。