Tensorflowを使用して、Pythonを使用してシーケンシャルモデルを作成するにはどうすればよいですか?
シーケンシャルモデルは、「 layers.experimental.preprocessing.Rescaling」を使用する「Sequential」APIを使用して作成できます。 ' 方法。他のレイヤーは、モデルの作成時に指定されます。
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Keras Sequential APIを使用します。これは、すべてのレイヤーに1つの入力テンソルと1つの出力テンソルがあるプレーンスタックのレイヤーを操作するために使用されるシーケンシャルモデルの構築に役立ちます。
以下のコードを実行するためにGoogleColaboratoryを使用しています。 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。
print("Sequential model is being created") num_classes = 5 model = Sequential([ layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(img_height, img_width, 3)), layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'), layers.MaxPooling2D(), layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), layers.MaxPooling2D(), layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), layers.MaxPooling2D(), layers.Flatten(), layers.Dense(128, activation='relu'), layers.Dense(num_classes) ])
コードクレジット:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification
出力
Sequential model is being created
説明
- モデルには、3つの畳み込みブロックとそれぞれに最大プールレイヤーが含まれています。
- また、完全に接続されたレイヤーがあり、その上に128ユニットがあります。
- これはreluアクティベーション関数によってアクティベートされます。
- このモデルは高精度に調整されていません。
- 3層のシーケンシャルモデルが作成されます。
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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?
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