ラベル付きで用意してある。datasetに分割する。745枚のdatasetが用意できた。使いやすいよう、各datasetを各label毎のディレクトリ以下に展開。モデルを使った転移学習をしてみる。modelが幾つか同梱されているので、それを呼び出すだけで簡単に使うことができる。制限されているなどでちょっと使いづらい。どれかで指定できて(defaultは224)、それに応じたimagenetでの学習済みモデルがダウンロードされて使われるようだ。特徴量が出力されるようになる。Tensorが出力されるようになる(pooling='max'と指定することもできる)。この1280個の値を特徴量ベクトルとして利用して結合層の部分だけ学習させて最適化していく。入力画像に対する特徴量の出力は常に固定になるはずなので、先に全画像に対する特徴量を抽出しておくことが出来る。いった形で呼び出して出力の値を取得できる。indexをセットにして保存。後でshuffleして使うので順番は気にしない。arrayにしてnpzで保存する。targets=label)流石にCPUだとそこそこ時間がかかるが、数千件程度なら数分待てば完了する。npz['targets'].shape(6277,)あとはこの入出力に最適化するように結合層を学習させていけば良い。tupleを渡すことで、Modelに与える訓練用入力データの準備ができる。listを渡して記述していく。classesの分類になるようにしているだけ。最終層のactivationはsoftmaxに。0_________________________________________________________________summaryでモデルの概要が簡単に分かって便利。学習まずはlossやmetricsの定義など。何を計測して何を減少させていくか、などを決定する。Sparseとついたものを使う。利用して変換することも出来るようだ。RMSpropがデフォルトで使われるらしい。ここまで準備できたら学習開始。