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$ sudo fdisk -l Disk /dev/sda: 5.5 TiB, 6001175126016 bytes, 11721045168 sectors Units: sectors of 1 * 512 = 512 bytes Sector size (logical/physical): 512 bytes / 4096 bytes I/O size (minimum/optimal): 4096 bytes / 4096 bytes Disklabel type: gpt Disk identifier: C7F58AB2-1B53-452F-9F33-EA2CD6958FB4 Device Start End Sectors Size Type /dev/sda1 2048 1050623 1048576 512M EFI System /dev/sda2 1050624

# encoding: utf-8 from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation from keras.utils import np_utils # kerasのMNISTデータの取得 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 配列の整形と，色の範囲を0-255 -> 0-1に変換 X_train = X_train.reshape(60000, 784) / 255 X_test = X_test.reshape(10000, 784) / 255 # 正解ラベルをダミー変数に変換 y_train = np_utils.to_

時系列データ解析の為にRNNを使ってみようと思い，簡単な実装をして,時系列データとして ほとんど，以下の真似ごとなのでいいねはそちらにお願いします． 深層学習ライブラリKerasでRNNを使ってsin波予測 LSTM で正弦波を予測する CHANGE LOG 2020/07/12 Sequenceの長さを25 → 50で再学習させた場合を追記 ライブラリをスタンドアロンKeras → Tensorflow.kerasに変更 ライブラリ from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation from tensorflow.keras.layers import LSTM from tensorflow.keras.optimizers impor

from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D from tensorflow.keras.layers import MaxPool2D from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from tensorflow.keras.utils import plot_model, to_categorical from keras.callbacks import TensorBoard from keras.datasets import cifar10 Sequential