PythonのTensorFlowでSequentialモデルを段階的に作成する方法を徹底解説

Sequentialモデルとは何か

Sequential（シーケンシャル）モデルは、レイヤーが単純に積み重なった「プレーンなスタック」構造を持つ場合に最適なモデルです。このスタックでは、各レイヤーが必ず1つの入力テンソルと1つの出力テンソルを受け持ちます。

一方で、以下のようなケースではSequentialモデルは適していません。

• モデルが複数の入力または複数の出力を持つ場合
• レイヤーを他のレイヤーと共有する必要がある場合
• 非線形なアーキテクチャが必要な場合

TensorFlowとは

TensorFlowはGoogleが提供する機械学習フレームワークです。オープンソースとして公開されており、Pythonと組み合わせてアルゴリズムやディープラーニングアプリケーションの実装など、幅広い用途に活用できます。研究用途から本番環境まで利用されており、複雑な数学的演算を高速に処理するための最適化技術を備えています。

これは内部でNumPyと多次元配列を使用しているためです。この多次元配列は「テンソル」と呼ばれます。このフレームワークは深層ニューラルネットワークの構築をサポートし、高いスケーラビリティを持ち、人気の高いデータセットが多数付属しています。GPU演算を活用でき、リソース管理も自動化されます。さらに、多数の機械学習ライブラリが同梱され、ドキュメントも充実しています。深層ニューラルネットワークモデルの実行やトレーニングを行い、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構築することが可能です。

TensorFlowのインストール方法

Windows環境では、以下のコマンドで「tensorflow」パッケージをインストールできます。

pip install tensorflow

テンソルとは

テンソルはTensorFlowで使用される基本的なデータ構造であり、フロー図のエッジをつなぐ役割を果たします。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そのものであり、以下の3つの主要な属性によって識別されます。

• ランク（Rank）：テンソルの次元数を表します。テンソルの階数、つまり定義されたテンソルが持つ次元の数として理解できます。
• 型（Type）：テンソルの要素に関連付けられたデータ型を表します。1次元、2次元、n次元のいずれのテンソルにも対応します。
• 形状（Shape）：行数と列数を組み合わせたものを表します。

Kerasとは

Kerasはギリシャ語で「角（つの）」を意味します。Kerasは、ONEIROS（Open ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System：開放型神経電子知能ロボットオペレーティングシステム）プロジェクト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であり、機械学習の問題を効率的に解決するための生産性の高いインターフェースを備えた高水準APIです。TensorFlowフレームワーク上で動作し、素早く実験できることを目的として設計されています。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抽象化機能とビルディングブロックを提供します。

KerasはTensorFlowパッケージにすでに含まれているため、以下のコードで簡単にアクセスできます。

import tensorflow
from tensorflow import keras

Google Colaboratoryについて

以降のコードはGoogle Colaboratoryを使用して実行します。Google Colab（Colaboratory）はブラウザ上でPythonコードを実行できるサービスで、事前の設定が一切不要で、GPU（グラフィックス処理装置）にも無料でアクセスできます。ColaboratoryはJupyter Notebookをベースに構築されています。

Sequentialモデルを作成する実例

それでは、TensorFlowとKerasを使ってSequentialモデルを作成する具体例を見ていきましょう。

サンプルコード

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")

コード出典：https://www.tensorflow.org/guide/keras/sequential_model

出力結果

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

コードの解説

• これは、KerasでSequentialモデルを作成し、そこへレイヤーを追加していくもう一つの手法です。
• まず変数に対して「sequential」メソッドの呼び出し結果を代入します。
• 続いて、この変数に対して「add」メソッドを使用し、モデルにレイヤーを順番に生成・追加していきます。
• すべてのレイヤーの追加が完了すると、その結果がコンソールに出力されます。