TensorFlowとPythonでモデルをコンパイルする方法をわかりやすく解説

TensorFlowで作成したモデルは、compileメソッドを使うことで簡単にコンパイルできます。損失関数の計算にはSparseCategoricalCrossentropyメソッドを使用します。

実行環境について

本記事のコードはGoogle Colaboratory上で実行しています。Google Colab（Colaboratory）はブラウザ上で直接Pythonコードを実行できるサービスで、面倒な環境構築が一切不要です。さらにGPU（グラフィックス処理ユニット）へ無料でアクセスでき、Jupyter Notebookをベースに構築されています。

モデルのコンパイルコード

print("The model is being compiled")
model.compile(optimizer='adam',loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
    metrics=['accuracy'])
print("The architecture of the model")
model.summary()

コード出典：https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification

出力結果

The model is being compiled
The architecture of the model
Model: "sequential_2"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
rescaling_1 (Rescaling)      (None, 180, 180, 3)       0         
_________________________________________________________________
conv2d_6 (Conv2D)            (None, 180, 180, 16)      448       
_________________________________________________________________
max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 90, 90, 16)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_7 (Conv2D)            (None, 90, 90, 32)        4640      
_________________________________________________________________
max_pooling2d_5 (MaxPooling2 (None, 45, 45, 32)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_8 (Conv2D)            (None, 45, 45, 64)        18496     
_________________________________________________________________
max_pooling2d_6 (MaxPooling2 (None, 22, 22, 64)        0         
_________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten)          (None, 30976)             0         
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 128)               3965056   
_________________________________________________________________
dense_3 (Dense)              (None, 5)                 645       
=================================================================
Total params: 3,989,285
Trainable params: 3,989,285
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

コードの解説

• 最適化アルゴリズムにはoptimizers.Adamオプティマイザー、損失関数にはlosses.SparseCategoricalCrossentropyを採用しています。
• from_logits=Trueを指定することで、モデルの出力がソフトマックス処理前のロジット値であることを示し、損失計算時に自動的に正規化が行われます。
• metrics引数に'accuracy'を渡すことで、エポックごとの訓練データおよび検証データの精度を確認できます。
• モデルのコンパイル完了後、summaryメソッドを呼び出すことで、各レイヤーの種類・出力形状・パラメータ数といったアーキテクチャの概要が出力されます。