Deeplearningライブラリ「Keras」でつまずいたこと - 備忘録とか日常とか
DeeplearningライブラリのKerasを使っているときにはまったことをいくつかメモ。 ほぼ自分用かもしれない 今までTheanoを使ってアルゴリズムの勉強かついろいろ実験していたのだが、 勉強にはなるものの一から新しいアルゴリズムを実装するのはなかなかしんどいので Theanoのラッパーとして使えるKerasを使ってみた 他にも色々あるっぽいけど評判良さそうなので。。 そのうち浮気するかもしれん ちょっと使って見たところ、何個か細かい点でつまずいたのでメモしておく。 バックエンドはTheanoしか使っていないのでTensorflowについてはわかりません ラベルはバイナリベクトルで扱う まずこれ。 keras.datasetsからmnistなどのデータセットを取ってこれる。 mnistの場合だと以下 import keras.datasets import mnist (X_tra
【技術】kerasのnp_utils.to_categoricalについて - エンジニアリングとお金の話
ディープラーニングの勉強を最近はじめた。手始めに評判がいいkerasを使用している。 参考にしているサイトは以下のサイトでひたすら写経している感じである。 www.procrasist.com その中でMINISTの求め方について以下のコードが記述されている。 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils (X_train, y_train),(X_test,y_test) = mnist.load_data() X_train = X_train.reshape(60000,784).astype('float32') X_test = X_test.reshape(10000,784).astype('float32') #[0,255]の値を[0,1]に正規化 X_train /= 255.0 X_
【Day-17】DeepLearning系ライブラリ、『Keras』の使い方まとめ(2.x対応版) - プロクラシスト
【最終更新 : 2017.12.17】 ※以前書いた記事がObsoleteになったため、2.xできちんと動くように書き直しました。 データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 17日目。 16日目に、1からニューラルネットを書きました。 それはそれでデータの流れだとか、活性化関数の働きだとか得るものは多かったのですが、Kerasと言うものを使ってみて、何て素晴らしいんだと感動してしまいました 今まで苦労して数十行書いていたものが、わずか3行で書ける！ 正直、スクラッチで書く意味って、理解にはいいけど研究や分析には必要あんまないんですよね。車輪の再発明になるし。 と言うわけで、使えるものはどんどん使っていこうスタンスで、今日はKerasの紹介です！ Tutorial+気になった引数を掘り下げて補足のような感じで書いています。 ちなみに、各部のコード以下をつなぎ合わせるとmnistの分類器が動くよ
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