Tensorflowを使用して、Pythonを使用してデータをモデルに適合させるにはどうすればよいですか?
Tensorflowを使用して、「fit」メソッドを使用してデータをモデルに適合させることができます。
続きを読む: TensorFlowとは何ですか?KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか?
少なくとも1つの層を含むニューラルネットワークは、畳み込み層と呼ばれます。畳み込みニューラルネットワークを使用して、学習モデルを構築できます。
画像分類の転移学習の背後にある直感は、モデルが大規模で一般的なデータセットでトレーニングされている場合、このモデルを使用して視覚世界の一般的なモデルとして効果的に機能できることです。機能マップを学習したはずです。つまり、ユーザーは大規模なデータセットで大規模なモデルをトレーニングすることで、最初から始める必要がありません。
TensorFlow Hubは、事前にトレーニングされたTensorFlowモデルを含むリポジトリです。 TensorFlowを使用して、学習モデルを微調整できます。 TensorFlow Hubのモデルをtf.kerasで使用する方法を理解し、TensorFlowHubの画像分類モデルを使用します。これが完了すると、転送学習を実行して、カスタマイズされた画像クラスのモデルを微調整できます。これは、事前にトレーニングされた分類モデルを使用して画像を取得し、それが何であるかを予測することによって行われます。これは、トレーニングを必要とせずに実行できます。
Google Colaboratoryを使用して、以下のコードを実行しています。 Google ColabまたはColaboratoryは、ブラウザー上でPythonコードを実行するのに役立ち、構成が不要で、GPU(グラフィックプロセッシングユニット)に無料でアクセスできます。 ColaboratoryはJupyterNotebookの上に構築されています。
例
print("Training for 2 epochs only") class CollectBatchStats(tf.keras.callbacks.Callback): def __init__(self): self.batch_losses = [] self.batch_acc = [] def on_train_batch_end(self, batch, logs=None): self.batch_losses.append(logs['loss']) self.batch_acc.append(logs['acc']) self.model.reset_metrics() batch_stats_callback = CollectBatchStats() print("The fit method is called") history = model.fit(train_ds, epochs=2, callbacks=[batch_stats_callback])と呼ばれます
コードクレジット-https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning_with_hub
出力
Training for 2 epochs only The fit method is called Epoch 1/2 92/92 [==============================] - 88s 919ms/step - loss: 0.7155 - acc: 0.7460 Epoch 2/2 92/92 [==============================] - 85s 922ms/step - loss: 0.3694 - acc: 0.8754
説明
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.fitメソッドは、モデルのトレーニングに使用されます。
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トレーニングは短く保たれているため、トレーニングに使用されるエポックは2つだけです。
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カスタムコールバックを使用してデータを視覚化し、各バッチの損失と精度を個別にログに記録します。
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Pythonを使用してモデル全体を保存するためにKerasをどのように使用できますか?
Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。研究や生産目的で使用されます。 Kerasは、Pythonで記述されたディープラーニングAPIです。これは、機械学習の問題を解決するのに役立つ生産的なインターフェースを備えた高レベルのAPIです。 Tensorflowフレームワーク上で実行されます。迅速な実験を支援するために構築されました。非常にスケーラブルで、クロスプラットフォーム機能が付属しています。これは、KerasをTP
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Pythonを使用してモデルをプロットするためにKerasをどのように使用できますか?
Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。それは研究および生産目的で使用されます。複雑な数学演算をすばやく実行するのに役立つ最適化手法があります。 Tensorは、TensorFlowで使用されるデータ構造です。フロー図のエッジを接続するのに役立ちます。このフロー図は「データフローグラフ」と呼ばれます。テンソルは多次元配列またはリストに他なりません。 Kerasは、プロジェクトONEIROS(オープンエンドの神経電子イン