PythonのTensorflowを使用してシーケンシャルモデルを段階的に作成するにはどうすればよいですか？

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シーケンシャルモデルは、レイヤーのプレーンスタックがある場合に関連します。このスタックでは、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ります。モデルに複数の入力または複数の出力がある場合は適切ではありません。レイヤーを共有する必要がある場合は適切ではありません。レイヤーに複数の入力または複数の出力がある場合は適切ではありません。非線形アーキテクチャが必要な場合は適切ではありません。

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。

これは、NumPyと多次元配列を使用しているためです。これらの多次元配列は「テンソル」とも呼ばれます。フレームワークは、ディープニューラルネットワークの操作をサポートします。これは非常にスケーラブルであり、多くの一般的なデータセットが付属しています。 GPU計算を使用し、リソースの管理を自動化します。多数の機械学習ライブラリが付属しており、十分にサポートされ、文書化されています。フレームワークには、ディープニューラルネットワークモデルを実行し、それらをトレーニングし、それぞれのデータセットの関連する特性を予測するアプリケーションを作成する機能があります。

「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

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。これらは、3つの主要な属性を使用して識別できます

• ランク-テンソルの次元について説明します。これは、テンソルの順序または定義されたテンソルの次元数として理解できます。

• タイプ-テンソルの要素に関連付けられたデータタイプについて説明します。 1次元、2次元、またはn次元のテンソルにすることができます。

• 形状-行と列を合わせた数です。

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。

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。

Keras-

を含むTensorflowを使用してシーケンシャルモデルを作成する例を見てみましょう。

例

print("A sequential model is being created")
model = keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(2, activation="relu"))
model.add(layers.Dense(3, activation="relu"))
model.add(layers.Dense(4))
print("Dense layers have been added to the model")

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

出力

A sequenital model is being created
Dense layers have been added to the model

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。

• 変数には、「シーケンシャル」メソッドへの呼び出しが割り当てられます。

• この変数とともに、メソッド「add」を使用してモデルのレイヤーを生成します。

• 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。