Pythonを使用してTensorflowでシーケンシャルモデル（高密度レイヤー）を構築する方法を説明する

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。

「tensorflow」パッケージは、以下のコード行を使用してWindowsにインストールできます-

pip install tensorflow

レイヤーAPIはKerasAPIの一部です。ケラスはギリシャ語で「角」を意味します。 Kerasは、プロジェクトONEIROS（オープンエンドの神経電子インテリジェントロボットオペレーティングシステム）の研究の一環として開発されました。 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。機械学習ソリューションの開発とカプセル化に不可欠な、本質的な抽象化とビルディングブロックを提供します。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TPUまたはGPUのクラスターで実行できることを意味します。 Kerasモデルをエクスポートして、Webブラウザや携帯電話で実行することもできます。

KerasはすでにTensorflowパッケージに含まれています。以下のコード行を使用してアクセスできます。

import tensorflow
from tensorflow import keras

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。

以下は、密なレイヤーを作成するためのコードです-

例

print("Three dense layers are being created")
layer1 = layers.Dense(2, activation="relu", name="layer_1")
layer2 = layers.Dense(3, activation="relu", name="layer_2")
layer3 = layers.Dense(4, name="layer_3")

print("The model is being called on test data")

x = tf.ones((4, 4))
y = layer3(layer2(layer1(x)))

コードクレジット-https：//www.tensorflow.org/guide/keras/sequential_model

出力

Three dense layers are being created
The model is being called on test data
The layers are
[<tensorflow.python.keras.layers.core.Dense object at 0x7fe921aaf7b8>, <tensorflow.python.keras.layers.core.Dense object at 0x7fe921a6d898>, <tensorflow.python.keras.layers.core.Dense object at 0x7fe921a6dc18>]

説明

• これは、Pythonを使用してKerasでシーケンシャルモデルを作成し、それにレイヤーを追加するための代替方法です。

• すべてのレイヤーは、そのレイヤーで「layers.Dense」メソッドを呼び出すことによって明示的に作成されます。

• シーケンシャルモデルは、レイヤーのリストをこのコンストラクターに渡すことによって作成されます。

• 「layers」属性を使用して、モデル内のレイヤーに関する詳細を知ることができます。

• レイヤーが追加されると、データがコンソールに表示されます。