Keras〜初めのトレーニング_1〜ツイートイントロダクション前回は、TensorflowのKerasを使用して大まかな機械学習の「流れ」を追いかけてみました。〜初めてのKeras〜今回は、処理の内容について学んでいきます。fashion_mnist.load_data()ここで処理を一度実行してみます。自分の環境ではエラーが出ました。「pyplot」のインポートができませんでした。解決策はこちら初めのニューラルネットワーク基本的な分類処理を行うようです。上に記載したように、MNISTからトレーニングデータを取得(ロード)して機械学習を行います。参考サイトには以下のように記載されています。データセットをロードすると、4つのNumPy配列が返されます。train_imagesそしてtrain_labels配列は、トレーニングセットモデルを学ぶために使用する-theデータを。test_images、およびtest_labels配列に対してテストされます。この点に注意して学習を進めます。分類(Classification)についてMNISTの画像データ(fashion_mnist)は以下のように分類されています。アンクルブーツそして下のような注意点があるので指示の通りにします。各画像は単一のラベルにマッピングされます。後で画像をプロットするときに使用するために、それらをここに保存します。boot']データを調べる(コード実行)下のようなコードになりました。train_labels[0])今回はここまでにしておきます。〜初めてのKeras〜ツイートイントロダクションTensorflowでの計算処理をするのに色々試したけど結局はチュートリアルを見るのが一番ということになりました。ここから学習を始めるように書いてあったので、そのようにします。※参考サイトここのチュートリアルから始めます。以下のコマンドを叩いてください。自分の環境ではうまく行かなかったので以下のコマンドを叩きました。matplotlibそして改めて「!pip〜」のコマンドを叩きました。無視してそのまま実行することにして。以下の起動確認をします。kerasTest.pyを作成しました。kerasTest.py問題なく処理結果が出力されたのでとりあえずは問題なさそうです。モデル※翻訳した時の文言そして、単純なモデルを作成します。tf.keras.Sequential()」で空のモデルを作ります。ちなみにこの行以降は「何か」をモデルに追加しているのですが、意味はわかりませんでした。activation='関数名')activation:レイヤーの起動機能を設定します。このパラメーターは、組み込み関数の名前または呼び出し可能オブジェクトとして指定されています。デフォルトでは、アクティブ化は適用されません。kernel_initializerそしてbias_initializer:レイヤーの重みを作り出す初期化スキーム(カーネルとバイアス)。このパラメーターは名前または呼び出し可能オブジェクトです。uniform"イニシャライザになります。kernel_regularizerそしてbias_regularizer:例えばL1またはL2正則としてレイヤの重み(カーネルとバイアス)、適用正則化スキーム。デフォルトでは、正則化は適用されません。下はレイヤー作成のサンプルコードです。今までの部分を整理します。metrics=['accuracy'])ここまできたら、あとは学習と評価をします。batch_size=32)実行結果は下のようになりました。ソースはGITにアップしています。[=====================================================================================================================================との関係はありません。カテゴリ精度:0.1240現段階でわかったことTensorflowでの機械学習は以下の手順を踏むモデルを作るモデルにレイヤーというものを追加するオプティマイザを使って学習プロセスを構成する評価、予測などを行うモデル、レイヤー、オプティマイザの3つを使用して学習プロセスの構成及び評価、予測などを行う。これらを以下の手法で拡張することができるモデルのサブクラス化:学習モデルの拡張カスタムレイヤー:レイヤー(シグモイド、ソフトマックスなど)コールバック:下記参照tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint:定期的にモデルのチェックポイントを保存します。tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler:学習率を動的に変更します。tf.keras.callbacks.EarlyStopping:検証パフォーマンスが向上しなくなったときにトレーニングを中断する。今日はこの辺でいっぱいいっぱいです。〜初めての人工知能〜ツイートイントロダクション今流行りのAIについて調べてみたものの、全くわからなかったのですが。このまま引き下がるのも男がすたる。※本当は必要になってきたので。Pythonで学習開始します。全てを網羅(バンドル)できていないようです。注意書きなしJavaScriptSwiftいろんな言語で使用できるようです。ここはPythonで行きます。インストールTensorFlowここのサイトを見て行います。※Macへのインストールです。https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.8.0-py3-none-any.whl引数にURLを入力しています、URLの赤い字の部分にバージョン番号をセットしてインストールします。1000])))"このままコピペでコンソールに入力してやります。〜機械学習を始める(Mavenインストール)〜ツイートイントロダクションテキストRPGを作成するのにTRPG的なものを作成しようと思っております。Flow」を使用して見ようとなりました。準備とりあえず、TensorFlowの「Jarファイル」をダウンロードしてくればいけるだろうと思いますので、ダウンロードします。ソースコードは下のサイトからコピってきました。原因は「ネイティブライブラリがありません」とエラーメッセージに書いてあります。本題というのは環境構築のことです。チュートリアルに従いセットアップを行います。チュートリアルはこちらです。(Googleのサイトです)結論からいうと「Mavenでインストールを行う。やって見ようまず、プロジェクトを作成するときに「Maven」で作成します。詳細はこちらを参照してください。プロジェクトを作成したばかりの状態を下の図に示します。「pom.xml」ファイルがあるのでそれを開きます。上記のような感じで作成されています。「感じ」というのは内容が作成したプロジェクトの名前により値が変わる為そのように記載しました。<dependencies>タグを追加します。下のように多少入力すると補完してくれます。下のように入力します。ここからがTensorFlowのセットアップになります。サイトに以下のような記載があります。このような記載は、いろんなサイトであります。これは「Maven」で「インストールできるよ」という意味です。そんなわけで上記の記述をコピーしてペってやります。Changes」をクリックします。※右下の吹き出しにあるリンクの左側。すると下のようなインジケータが起動します。TensorFlowのインストールが始まります。参考サイトにはこれだけと書いてあります。コードをコピって実行して見ました。Javaのチュートリアルは、PythonとかC++でTensorFlowについて理解のある人向け担っているようです。C++のドキュメントを呼んでくださいみたいな記述がありました。pythonでの実行は、自分の好みの問題により見送ることにしてC++でやろうと思います。