Fの挑戦

Fランクの人のブログ

tensorflow 実習⑤

こんばんは、Fです。

 

昨日は、データの中身を確認していたら終わってしまいましたね。←なぜか人ごと

次の項目には「Build the Model」と…ついに、ニューラルネットワークを構築しちゃうのか?

 

では、順番に。

最初にレイヤーを作るらしいです。

レイヤーとは、日本語で層。学習させる為に、層を重ねて、フィルタリングしていく…ということでしょうか。

model = keras.Sequential([
    keras
.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras
.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    keras
.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])

Train your first neural network: basic classification  |  TensorFlow から引用

 

 

次にコンパイル。ライブラリなのにコンパイル?ちょっと、仕組みがまだよくわかりませんが、学習処理についてパラメタを設定するらしいです。

記載の通り実施しました。

model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(), 
              loss
='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics
=['accuracy'])

Train your first neural network: basic classification  |  TensorFlow から引用

 

compileの引数について

    1. optimizer →最適化アルゴリズムを指定。AdamOptimizer()でadamアルゴリズムを用います。(adamアルゴリズムは、また今度。とりあえず、optimizerには、学習用アルゴリズムを指定するらしい。
    2. loss→損失関数を指定。サンプルは、交差エントロピー誤差。(単語は今日は流して…)
    3. metrics→評価関数のリスト。

 

 

コンパイル完了したら、

準備していた画像とラベルのデータと設定をリンクさせるらしい。

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

Train your first neural network: basic classification  |  TensorFlow から引用

 

テスト用のデータも、記載のままに実行すると、なんか処理が走ります。

これで、使えるのか?学習データができている?

 

  

今日は、おやすみなさい。

 

参考:

TensorFlow - Wikipedia

スタートガイド  |  TensorFlow

Sequentialモデルのガイド - Keras Documentation