Tensorflowをアワビデータセットで使用してシーケンシャルモデルを構築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、「シーケンシャル」メソッドを使用してKerasで構築できます。レイヤーの数とタイプは、このメソッド内で指定されます。

続きを読む： TensorFlowとは何ですか？また、KerasがTensorFlowと連携してニューラルネットワークを作成する方法は？

アワビの測定値のセットを含むアワビデータセットを使用します。アワビは海のカタツムリの一種です。目標は、他の測定値に基づいて年齢を予測することです。

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。

print("The sequential model is being built")
abalone_model = tf.keras.Sequential([
   layers.Dense(64),
   layers.Dense(1)
])
abalone_model.compile(loss = tf.losses.MeanSquaredError(),optimizer = tf.optimizers.Adam())
print("The data is being fit to the model")
abalone_model.fit(abalone_features, abalone_labels, epochs=10)

コードクレジット：https：//www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv

出力

The sequential model is being built
The data is being fit to the model
Epoch 1/10
104/104 [==============================] - 0s 963us/step - loss: 84.2213
Epoch 2/10
104/104 [==============================] - 0s 924us/step - loss: 16.0268
Epoch 3/10
104/104 [==============================] - 0s 860us/step - loss: 9.4125
Epoch 4/10
104/104 [==============================] - 0s 898us/step - loss: 8.9159
Epoch 5/10
104/104 [==============================] - 0s 912us/step - loss: 7.9076
Epoch 6/10
104/104 [==============================] - 0s 936us/step - loss: 6.8316
Epoch 7/10
104/104 [==============================] - 0s 992us/step - loss: 7.1021
Epoch 8/10
104/104 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 7.0550
Epoch 9/10
104/104 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 6.2762
Epoch 10/10
104/104 [==============================] - 0s 883us/step - loss: 6.5584
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7fda82a35160>

説明

• アワビデータセットの「年齢」列を予測するために回帰モデルが構築されています。
• 単一の入力テンソルがあるため、シーケンシャルモデルが構築されます。
• モデルがコンパイル（トレーニング）された後、機能とラベルが「Model.fit」メソッドに渡されます。