Pythonを使用してモデルをトレーニングするためにKerasをどのように使用できますか？

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。

「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。

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

Keras機能APIは、シーケンシャルAPIを使用して作成されたモデルと比較してより柔軟なモデルを作成するのに役立ちます。機能APIは、非線形トポロジを持つモデルで動作し、レイヤーを共有し、複数の入力と出力で動作します。深層学習モデルは通常、複数のレイヤーを含む有向非巡回グラフ（DAG）です。機能APIは、レイヤーのグラフを作成するのに役立ちます。

以下のコードを実行するためにGoogleColaboratoryを使用しています。 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、モデルをトレーニングするためのコードスニペットです-

例

print("Sample input data")
title_data = np.random.randint(num_words, size=(1280, 10))
body_data = np.random.randint(num_words, size=(1280, 100))
tags_data = np.random.randint(2, size=(1280, num_tags)).astype("float32")
print("Sample target data")
priority_targets = np.random.random(size=(1280, 1))
dept_targets = np.random.randint(2, size=(1280, num_classes))
print("The model is being fit to the data")
model.fit(
   {"title": title_data, "body": body_data, "tags": tags_data},
   {"priority": priority_targets, "class": dept_targets},
   epochs=2,
   batch_size=32,
)

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

出力

Sample input data
Sample target data
The model is being fit to the data
Epoch 1/2
40/40 [==============================] - 5s 43ms/step - loss: 1.2738 - priority_loss: 0.7043 -
class_loss: 2.8477
Epoch 2/2
40/40 [==============================] - 2s 44ms/step - loss: 1.2720 - priority_loss: 0.6997 -
class_loss: 2.8612
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7f48d0809e80>

説明

• サンプル入力とターゲットデータが生成されます。

• モデルは、入力とターゲットのNumpy配列を渡すことによってトレーニングされます。