.repeat()を指定。data_sizeをbatch_sizeで割ったsteps数を指定している。./logs以下にTensorBoardで確認する用のlogデータを書き込んでくれるようになる。あっという間に学習が進む。sparse_categorical_accuracyが増加していくのが見てとれる。青がvalidation。validation_dataに対しての結果は90%に届くか届かないか...程度のところで止まってしまうようだ。ImageNetで学習したMobileNetV2が将棋駒画像に対してどれだけの特徴を捉えられているかというのを考えるとそんなものかな、という気はする。(29)の出力をする画像分類器として動くModelになる。2,295,133_________________________________________________________________簡単に繋ぎ直して使うことが出来て便利...。あとはこのModelを丸ごと保存。testのデータを使って精度を評価してみる。tf.data.Datasetを生成する。指定してcompileして、評価で見るべき値を定める。networkのMobileNetV2部分も学習対象に含めて訓練していくとどうなるか。34,112_________________________________________________________________MobileNetV2→Denseで繋げただけというModelの構造自体はで変わらない。いうmoduleがあって、ここにはデータの前処理のためのutitityがある。augmentationの処理をまとめてやってくれるclassがある。回転、縦横への移動、拡大縮小や明るさ変更など、色々指定できる。iteratorが作られる。ImageDataGenerator生成時に指定したパラメータに従って変換をかけた画像たちがbatchで生成されて出力されるようになる。以下のような感じで、傾いてたり白飛びしてたり様々。このへんはどういう画像分類タスクを対象とするかによって適切なパラメータが異なるものになりそう。出力を使って学習させていく。defaultになっていて、これはtargetsの出力がone-hotな状態になる。