Kerasを使用して、Pythonを使用してモデルの1つのレイヤーからのみ特徴を抽出するにはどうすればよいですか？

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、アルゴリズムや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。

「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。

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

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。以下はコードスニペットです-

例

print("Feature extraction from one layer only")
initial_model = keras.Sequential(
   [
      keras.Input(shape=(250, 250, 3)),
      layers.Conv2D(32, 5, strides=2, activation="relu"),
      layers.Conv2D(32, 3, activation="relu", name="my_intermediate_layer"),
      layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"),
   ]
)
print("Feature extraction from the model")
feature_extractor = keras.Model(
   inputs=initial_model.inputs,
   outputs=initial_model.get_layer(name="my_intermediate_layer").output,
)
print("The feature extractor method is called on test data")
x = tf.ones((1, 250, 250, 3))
features = feature_extractor(x)

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

出力

Feature extraction form one layer only 
Feature extraction form the model
The feature extractor method is called on test data

説明

• モデルのアーキテクチャの準備ができたら、トレーニングを受けます。

• トレーニングが完了すると、評価されます。

• このモデルはディスクに保存されます。

• これは必要に応じて復元できます。

• 複数のGPUを使用して、モデルのトレーニングを高速化できます。

• モデルが構築されると、機能的なAPIモデルのように動作します。

• これは、すべてのレイヤーに入力と出力があることを示しています。

• ここでは、特徴は1つの単一レイヤーから明示的に抽出されます。