Kerasを使用して、モデルの入力形状が事前に指定されているモデルを作成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、深層学習アプリケーションなどを実装します。研究や生産目的で使用されます。

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("Three dense layers are being created")
layer = layers.Dense(3)
print("The weights associated with the layers are")
print(layer.weights)

print("The created layers is called on test data")
x = tf.ones((2, 3))
y = layer(x)
print("Now, the weights are : ")
print(layer.weights)

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

出力

Three dense layers are being created
The weights associated with the layers are
[]
The created layers is called on test data
Now, the weights are :
[<tf.Variable 'dense_11/kernel:0' shape=(3, 3) dtype=float32, numpy=
array([[-0.9901273 , -0.70897937, -0.44804883],
   [ 0.6849613 , 0.5198808 , 0.48534775],
   [-0.07876515, -0.73648643, 0.44018626]], dtype=float32)>, <tf.Variable 'dense_11/bias:0'
shape=(3,) dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0.], dtype=float32)>]

説明

• Kerasモデルのすべてのレイヤーは、最適な重みを作成できるように、入力の形状を知る必要があります。

• 最初に、レイヤーが作成されるとき、それに関連付けられた重みはありません。

• したがって、入力時に初めて呼び出されたときに重みが作成されます。

• これは、重みが入力の形状に依存するためです。

• レイヤーは順番に作成されます。

• これはテストデータで呼び出されます。

• この新しいモデルに関連付けられた重みがコンソールに表示されます。