PythonでKerasを使用してモデルを作成する際の一般的なデバッグワークフローは何ですか？

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、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。

「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

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。 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("Creating a sequential model")
model = keras.Sequential()
print("Adding layers to it")
model.add(keras.Input(shape=(250, 250, 3))) # 250x250 RGB images
model.add(layers.Conv2D(32, 5, strides=2, activation="relu"))
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(3))
print("Data about the layers in the model")
model.summary()
print("Adding more layers to the model")
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(3))
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(2))
print("Data about the layers in the model")
model.summary()
print("Applying golval max pooling")
model.add(layers.GlobalMaxPooling2D())
print("Adding a classification layer to the model")
model.add(layers.Dense(10))

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

出力

説明

• シーケンシャルアーキテクチャを構築する場合は、レイヤーを段階的にスタックすることをお勧めします。

• これは、「追加」機能を使用して実行できます。

• これにより、「要約」メソッドを使用してモデルに関する詳細情報が頻繁に出力されます。

• また、「Conv2D」レイヤーと「MaxPooling2D」レイヤーのスタックが画像の特徴マップをどのようにダウンサンプリングするかを監視するのにも役立ちます。