いまココ(5)結果の出力(Keras)(6)学習結果の保存(Keras)(7)推測(Keras)基本的に以下をコピペするだけです。2.0.9Keras2.0のインストール方法はwindowsにkeras2.0をインストールをご覧下さい。このページは、(3)モデル設定(Keras)の続きであり、今回は、モデルの学習を行っていきます。前回終了時の画面(3)モデル設定(Keras)終了時の、以下のような状態から始めます。Enterを押します。y_test))以下のような画面になります。3分くらい待つと、学習が終了します。model.fit()関数により、モデルの学習を実行しています。引数については、KerasのDocumentationそのままとなりますが、以下に記載します。整数.設定したサンプル数ごとに勾配の更新を行います。128と設定していましたので、128が用いられています。整数で,モデルを訓練するエポック数。3と設定していましたので、3回学習が行われています。val_sample_weights)。KerasでのModel学習の手順は上記でおしまいです。方は、次は、(5)結果の出力(Keras)に進んでください。チュートリアルsasayabaku2017年08月16日に更新https://qiita.com/sasayabaku/items/64a01363bcd5c44feb0bkerasのSequentialモデルのfitメソッドについてhttps://keras.io/ja/models/sequential/fit()関数は、固定のエポック数でモデルを訓練します。属性は、実行に成功したエポックにおける訓練の損失値と評価関数値の記録と,(適用可能ならば)検証における損失値と評価関数値も記録しています。model.fit()の返り値を出力を変数に格納すると学習過程のパラメータの推移をプロットできます。上記の例では、Historyに格納しているので、以下のようなコードで、lossやaccuracyのグラフを出力することができます。Kerasプログラミングをやるときの超おすすめ本。以前のリビジョンバックリンク文書の先頭へ。