【超初心者向け】TensorFlowのチュートリアルを読み解く。インターン趣味カメラレビューアカデミック映画/ドラマお問い合わせ管理人激推しの海外旅行便利グッズ!アカデミック【超初心者向け】TensorFlowのチュートリアルを読み解く。2019年6月24日ディープラーニングを実装したい!便利な道具があるらしいじゃんか??本シリーズでは,ディープラーニングを実装する際に強力な手助けをしてくれる「TensorFlow」についてです。公式チュートリアルを,初心者に向けてかみ砕きながら翻訳していこうと思います。(公式ページはこちらより)今回はNo.6で,「モデルの保存と復元」編です。その他の記事は,こちらの「TensorFlowの公式チュートリアルを初心者向けに読み解く」をご覧ください。コーディングに関して未熟な部分がたくさんあると思いますので,もし何かお気づきの方は教えていただけると幸いです。誤りについてもご指摘していただけると非常に助かります。基本的な流れTensolFlowでディープラーニングを実装する流れは,以下のようになります。kerastensorflowとkerasをインポートしましょう。今回は,ファイルを作成するためosもインポートします。255.0今回は,データセットとしてmnistを利用します。データセットの内容には興味はなく,どのようにしてモデルを保存して読み込むのかという点に注目しながら話を進めていきましょう。reshapeに-1という引数を指定することで,28*28以外の大きさのしわ寄せを-1に含めることができます。model今まで通りの流れです。前回お伝えしたドロップアウトを適用しています。実際にできたモデルを見てみましょう。0_________________________________________________________________最適化アルゴリズムの定義ネットワークの定義の中で定めてしまいました。[cp_callback])チェックポイントを格納するディレクトリのパスを指定して作成します。モデル訓練時にcallbacks引数にModelCheckPointのインスタンスを渡すことで,チェックポイントを記憶させておくことが可能になります。実際に確認してみましょう。5.30%訓練していないネットワークを利用して評価を行ってみましょう。精度は非常に悪く,5.3%でした。続いて,保存した重みを利用して評価を行ってみましょう。87.10%先ほどとは異なり,精度は87%出ました。重みの保存の際には名前を決めたり保存するエポック数を決めたりできます。verbose=0)確認してみます。cp-0050.ckpt.indexcp-0025.ckpt.index最後のチェックポイントを使ってネットワークを構成してみましょう。tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)latest'training_2/cp-0050.ckpt'実際にモデルを構成します。87.30%重みは,手動でも保存することができます。87.30%モデル全体も保存することができます。HDF5ファイルという形式を利用します。epochs=5)model.save('my_model.h5')このモデルは,以下のようにして読み込むことができます。0_________________________________________________________________読み込んで利用したモデルを評価します。今回は行っていません。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。付いている欄は必須項目です過去問解説販売中!zuka京都大学で機械学習を学んでいます。iBTの出題形式が大幅変更!新テストの注意点まとめ。情報学のおすすめ参考書HOMEアカデミックプログラミング【超初心者向け】TensorFlowのチュートリアルを読み解く。