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ai-5. 人工知能の Python パッケージTensorFlow と Keras の動作確認
1. TensorFlow, Keras のバージョン確認
2.TensorFlow の動作確認
3. Keras の動作確認
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人工知能を演習と実践で学ぶシリーズ金子邦彦
「パソコン実習」の資料を準備していますhttps://www.kunihikokaneko.com/dblab/keras/keras2.html
前準備
① Anaconda がインストール済み
Youtube ビデオ「pp-6. Anaconda を Windows マシンにインストール」
https://youtu.be/AbiErivsIEY
② TensorFlow, Keras がインストール済み
Youtube ビデオ「ai-4. 人工知能の Python パッケージTensorFlow, Keras のインストール」
https://youtu.be/Xt4h0_XLWEw
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以上の①,②について,「パソコン実習」の資料を準備していますhttps://www.kunihikokaneko.com/dblab/toolchain/windows_tensorflow.html
TensorFlow, Keras のバージョン確認
1. Spyder を起動
2. TensorFlow のバージョン確認
import tensorflow as tf
print( tf.__version__ )
3. Keras のバージョンとバックエンドの確認
import keras
print( keras.__version__ )
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TensorFlow の動作確認
TensorFlow を用いて,メッセージ表示import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
result = sess.run(hello)
print(result)
sess.close()
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ニューラルネットワークの例
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入力データ100個の数値
1層目2層目
・・・
64個のユニット
全てのユニットに同じ入力データが入る(100個の数値)
各ユニットは違う出力を出す
・・・
10個のユニット
全てのユニットに同じ入力データが入る(64個の数値)
10個のうち1個だけが活性化するように調整
ニューラルネットワークのイメージ
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画素数100のモノクロ画像があったとする
1層目2層目
・・・
活性化
ニューラルネットワークのイメージ
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画素数100のモノクロ画像があったとする
1層目2層目
・・・
活性化
ニューラルネットワークを作るプログラム
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import tensorflow as tfimport kerasfrom keras.models import Sequentialm = Sequential()
from keras.layers import Dense, Activationimport keras.optimizersm.add(Dense(units=64, input_dim=100))m.add(Activation('relu'))m.add(Dense(units=10))m.add(Activation('softmax'))m.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True))
入力は 100個の数値1層目のユニット数は 64
2層目のユニット数は 10「softmax」は「活性化するユニットは1度に1つ」
終わりに
関連資料や教材は,次の Web ページで公開しています.
http://www.kunihikokaneko.com/dblab/intro/
その他,さまざまな資料を金子研究室 Web ページで公開しています
http://www.kunihikokaneko.com/index-j.html
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金子邦彦