python最近少しずつ趣味でディープラーニングを勉強しているのでそのアウトプットとして2年ほど前に話題になったキュウリを仕訳してみます。モチベーション:写経だけじゃなくてもう少し踏み込んだところで機械学習をしたかった。Colaboratoryを利用してディープラーニングやってみます。勉強中につき深いことはわかりませんが、なんとなくでも実装できないかしら?と思ってやってみた。Colaboratoryの使い方がわからなかったため、めちゃくちゃつまづいた。きゅうりの画像の読み込み方はさっぱりわからなかった。前処理が教科書だとざっくりとkeras.dataset使えとかなんとか書いてあるけど、きゅうりの場合それがそもそもわからなかった。そこでゼロから作るディープラーニングのMNISTのやつをちゃんと読んだ。冗談かもしれないがそれでもわからなかったのでさらにcifar-10のやつやQiitaなどを読んだ。わからなかったことがわかったこと:途中の変数のnb_train_samplesが何なのかわからない。CNNのsequentialの実装だがこれはたぶんだけどいろいろ流儀というかモデルの作り方があるみたいだ。今回は畳み込み層が2層と結合層が1層の畳み込みニューラルネットワーク・・だよね?以下ソース#まずはファイルをアップロードする。files.upload()アップロードするのはGithubからダウンロードしたやつダイアログボックスが出るのでアップロードする。ファイルの解凍#ファイルを解凍する。cucumber-9-python.tar.gz解凍できているみたいだ。data['labels']次にデータを3つにわける#処理したデータを3個に分割する。0.175)次はモデルの設計図となるSequentialをデザインする。ここでCNNかRNNかNNかとかそういったいろいろが決まる。#Sequentialの実装。元画像がMNISTだと28*28*1だがきゅうりの場合は32*32*3なのでそれにあわせて書き換える。'softmax'))データをきれいにする。やるのかよくわからない。keras.utils.to_categorical(y_test,9)最後に学習とデータの確認。なんかわからんけど出来ているようだ。