Kerasで新しいコールバックを使ってモデルをトレーニングする方法【Python入門】

TensorFlowとKeras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と組み合わせて使用することで、アルゴリズムの実装やディープラーニングアプリケーションの開発など、幅広い用途に活用できます。研究目的から本番環境まで対応しており、複雑な数値計算を高速に実行するための最適化技術も備えています。

Windowsに「tensorflow」パッケージをインストールするには、以下のコマンドを実行します。

pip install tensorflow

テンソル（Tensor）は、TensorFlowで使われる基本的なデータ構造です。フロー図におけるエッジ（辺）をつなぐ役割を果たし、このフロー図は「データフローグラフ」と呼ばれます。テンソルとは、多次元配列またはリストのことです。

Kerasは、Pythonで書かれたディープラーニングAPIです。生産性の高いインターフェースを持つ高レベルAPIであり、機械学習の問題解決を支援します。TensorFlowフレームワークの上で動作し、素早く実験を行えるように設計されています。機械学習ソリューションの開発や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ており、高いスケーラビリティとクロスプラットフォーム対応力が特徴です。つまり、KerasはTPUやGPUクラスタ上でも実行でき、モデルをWebブラウザやモバイル端末向けにエクスポートすることも可能です。

KerasはTensorFlowパッケージにすでに含まれており、以下のコードでアクセスできます。

import tensorflow
from tensorflow import keras

以下のコードは、Google Colaboratoryで実行しています。Google Colab（Colaboratory）を使うと、ブラウザ上でPythonコードを実行でき、事前設定は不要で、GPU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。

コード例：新しいコールバックによるモデルのトレーニング

print("The model is trained with new callback")
model.fit(train_images,
    train_labels,
    epochs=50,
    callbacks=[cp_callback],
    validation_data=(test_images, test_labels),
    verbose=0)
ls {checkpoint_dir}
print("The latest checkpoint being updated")
latest = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)
print(latest)

コード出典：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load

出力結果

コードの解説

• 新しく生成したモデルのインスタンスを、トレーニングデータに適合（fit）させます。callbacks引数にcp_callbackを指定することで、トレーニング中にチェックポイントが自動的に保存されます。

• チェックポイントディレクトリ内のすべてのファイルがコンソールに表示されます。これにより、保存されたチェックポイントの一覧を確認できます。

• 最新のチェックポイントが更新されます。tf.train.latest_checkpoint()関数を使うことで、最も新しいチェックポイントのパスを取得できます。

• 取得した最新のチェックポイントがコンソールに出力されます。これにより、モデルの再読み込みや学習の再開に必要な情報を確認できます。

このように、コールバックを活用すると、トレーニング中のモデルの状態を定期的に保存できるため、長時間の学習でも途中経過を失わず、安全に学習を進められます。