これらのドキュメントは私たちTensorFlowコミュニティが翻訳したものです。最新の状態を反映したものであることを保証することはできません。この翻訳の品質を向上させるためのご意見をお持ちの方は、GitHubリポジトリtensorflow/docsにプルリクエストをお送りください。メーリングリストにご連絡ください。プログラムはブラウザ上で直接実行されます。学んだり使ったりするには最良の方法です。実行方法は以下のとおりです。ランタイムへの接続:メニューバーの右上で「接続」を選択します。ノートブックのコードセルをすべて実行:「ランタイム」メニューから「すべてのセルを実行」を選択します。パッケージをダウンロードしてインストールします。データセットをロードして準備します。使ってtf.kerasモデルを作ります。MyModel()訓練のためにオプティマイザと損失関数を選びます。tf.keras.optimizers.Adam()モデルの損失と正解率を計測するためのメトリクスを選択します。これらのメトリクスはエポックごとに値を集計し、最終結果を出力します。tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy')tf.GradientTapeを使ってモデルを訓練します。predictions)次にモデルをテストします。98.32999420166016この画像分類器は、今回のデータセットで訓練した場合、最大98%程度の正解率となります。