Kerasモデルの保存と読み込み | TensorFlow Core
Kerasモデルの保存と読み込み コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 はじめに Keras モデルは以下の複数のコンポーネントで構成されています。 アーキテクチャー/構成（モデルに含まれるレイヤーとそれらの接続方法を指定する） 重み値のセット（「モデルの状態」） オプティマイザ（モデルのコンパイルで定義する） 損失とメトリックのセット（モデルのコンパイルで定義するか、add_loss()またはadd_metric()を呼び出して定義する） Keras API を使用すると、これらを一度にディスクに保存したり、一部のみを選択して保存できます。 すべてを TensorFlow SavedModel 形式（または古い Keras H5 形式）で１つのアーカイブに保存。これは標準的な方法です。 アーキテクチャ/構成のみを（通常、JSON ファイルとして
Keras documentation: Callbacks API
Callbacks API A callback is an object that can perform actions at various stages of training (e.g. at the start or end of an epoch, before or after a single batch, etc). You can use callbacks to: Write TensorBoard logs after every batch of training to monitor your metrics Periodically save your model to disk Do early stopping Get a view on internal states and statistics of a model during training
コールバック - Keras Documentation
コールバックの使い方 コールバックは訓練中で適用される関数集合です．訓練中にモデル内部の状態と統計量を可視化する際に，コールバックを使います．SequentialとModelクラスの.fit()メソッドに（キーワード引数callbacksとして）コールバックのリストを渡すことができます．コールバックに関連するメソッドは，訓練の各段階で呼び出されます． [source] Callback keras.callbacks.Callback() この抽象基底クラスは新しいコールバックを構築するために使用されます． プロパティ params: 辞書．訓練のパラメータ（例: 冗長性，バッチサイズ，エポック数...）． model: keras.models.Modelのインスタンス．学習されたモデルへの参照． コールバック関数が引数としてとる辞書のlogsは，現在のバッチ数かエポック数に関連したデー
脳死で覚えるkeras入門 - Qiita
前書き 全てのプログラマーは写経から始まる。 by俺 この記事は機械学習入門用ではありません。良質な写経元を提供するためにあります。無駄のないコードと無駄のない説明を用意したつもりです。kerasコーディングを忘れかけた時に立ち返られる原点となれば幸いです。 実行環境 python (3.7.10) tensorflow (2.4.1) keras (2.4.3) 対象者 pythonを自分の環境で動かせる人 かつ keras初心者 ■ kerasとは python で書かれた高水準のニューラルネットワークライブラリ。 (keras公式) もっとわかりやすく言うと... ディープラーニングを自力で全部作るのは大変。 でも、kerasを使うと簡単だよ！ ■ kerasコーディングの流れ データを用意する。 モデルを構築する。 モデルにデータを学習させる。 モデルを評価する。 ※モデルとは、デ
Keras Documentation
Keras is now available for JAX, TensorFlow, and PyTorch! Read the Keras 3.0 release announcement "Keras is one of the key building blocks in YouTube Discovery's new modeling infrastructure. It brings a clear, consistent API and a common way of expressing modeling ideas to 8 teams across the major surfaces of YouTube recommendations." Maciej Kula Staff Software Engineer - Google "Keras has tremendo
Keras - Wikipedia
Kerasは、Pythonで書かれたオープンソースニューラルネットワークライブラリである。MXNet（英語版）、Deeplearning4j、TensorFlow、CNTK、Theano（英語版）の上部で動作することができる[2][3]。ディープニューラルネットワークを用いた迅速な実験を可能にするよう設計され、最小限、モジュール式、拡張可能であることに重点が置かれている。プロジェクトONEIROS (Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) の研究の一部として開発された[4]。中心的な開発者、メンテナはGoogleのエンジニアのFrançois Cholletである。 2017年、GoogleのTensorFlowチームは、TensorFlowのコアライブラリにおいてKerasをサポートすることを決定した
Kerasだってハイパーパラメータチューニングできるもん。【hyperas】 - Qiita
最近流行りのハイパーパラメータチューニング 先日(2018年12月3日)、僕のTwitterのタイムラインに下のツイートが流れてきました。ハイパーパラメータを自動で最適化してくれるフレームワークOptuna。 なんだこれ！ https://t.co/3qhuwMVxAc — Takuya Akiba (@iwiwi) 2018年12月3日 普段地道にハイパーパラメータを調節している僕はすぐにOptunaについて調べました。 これは使わねばならん！！！ そう確信したのですが、残念ながら現在行なっている大学の研究ではkerasでかなり実装を進めてしまっていました。そこで、hyperasというkerasユーザーに優しいハイパーパラメータチューニングのライブラリを使ってみることにしました。 インストール 以上。 (僕はこれでいけた) (他の方法は自分で調べてくれい) チュートリアル 公式GitのR
GoogleがPerfumeのライブに技術提供した「Reframe Visualization」をKeras/Scikit-learnで再現する - Qiita
GoogleがPerfumeのライブに技術提供した「Reframe Visualization」をKeras/Scikit-learnで再現するPython機械学習scikit-learnKerasNK-POP Perfumeが紅白歌合戦でディープラーニングについて言及して話題になりましたが、それに関連する技術がGoogleのブログで公開されていたので再現してみました1。本来はColud Vision APIを使ったとのことですが、精度や速度を犠牲にすれば、普通のPCかつ1人でも実装できてしまいます。その方法を書いていきます。 訂正：Googleが使ったではなく、正しくはライゾマティクスに使っていただいただとのことです。失礼いたしました2。タイトルも訂正いたしました。 元ネタ こちらのブログに詳しく書かれています。 Perfume とライゾマティクスの新たな試みを支える Google の機
闇のkerasに対する防衛術 - Qiita
他のDLライブラリを勉強するのが面倒という理由でkerasで実装されていないネットワークを組んではいけないというアンチパターンの話。つまり闇のkerasに対する防衛術の話です。 kerasでゴリゴリ学習コードを書いてはいけない kerasはLSTMが数行で書けたり、vggなどの有名なモデルが揃っている、便利なラッパーとなっていますが、kerasで実装されていない論文のコードを書くことは極力避けましょう keras以外に慣れていなくてもです。 とっととtensorflowかpytorchを勉強してください。 理由 通常のフィードフォワードな分類or回帰のネットワーク（全結合、CNN、autoencoderなど）や既にラッパーが用意されているLSTMは瞬時に実装できますし、パラメータチューニングも簡単なので是非kerasを使いましょう ただし以下のような場合は絶対にkerasを使わないでくださ
François Cholletさんのツイート: "Keras yurukyara mascot 🦄✨🧠📈… "
Keras yurukyara mascot 🦄✨🧠📈 https://t.co/HmnZgMaIFr
TensorFlow Eager Execution + Keras API の基本 - HELLO CYBERNETICS
はじめに Eager Executionの書き方 インポート データの準備 モデルの書き方 学習コード モデルの評価 補足 Google colabでのTensorBoard 最後に はじめに TensorFlow2.0から Eager Execution と Keras API が標準になる見込みです。すでにブログではこのことを何度か取り上げています。 www.hellocybernetics.tech www.hellocybernetics.tech 今回は、TF2.0から最も標準的になると思われるコードの書き方を見ておきましょうというテーマになります。 特にディープラーニングのテクニックや手法の考察などは行わないので、あくまで書き方の参考という程度に御覧ください。 コードはgoogle colabで書いていったので、基本的にはjupyter notebookなどで動作させることを想
Kerasで学習済みモデルに任意のレイヤー（BatchNorm、Dropoutなど）を差し込む方法 - Qiita
転移学習として訓練済みモデルは非常に有用ですが、たまに途中にDropoutを入れたい、BatchNormを入れたいなど困ったことがおきます。今回はVGG16にBatchNormを入れる、MobileNetにDropoutを入れるを試してみます。 VGG16にBatchNormalizationを入れる 理論と実装上の注意 転移学習としてよく使われるVGG16ですが、実は古臭いモデルでBatchNormalizationが入っていません1。現在の分類問題において、よほどの理由がなければBatchNormalizationは入れるべきなので入れてみましょう2。 VGG16では、「Conv→Conv→Conv→Pool」のように並んでいますが、Conv→Convを「Conv→BatchNorm→ReLU→Conv→…」と置き換えます。また元のConvにはReLUの活性化関数がついているので、Co
オートエンコーダーとしてのU-Net（自己符号化から白黒画像のカラー化まで） - Qiita
画像の領域検出（セグメンテーション）によくコンペなどで使われるU-Netですが、オートエンコーダー（AE：Auto Encoder）としての側面もあります。今回はU-NetをAEの側面から見て、自己符号化や白黒画像のカラー化といったAEっぽいことをしてみます1。なぜU-Netが強いのかより理解できることを期待します。 全体コード：https://gist.github.com/koshian2/6bcfb03dbc187024da9e86b24c44a5b3 TL;DR U-Netが強いのはEncoderとDecoderとの間に「Contracting path（スキップコネクション）」があるから。この効果はResNetと似ている U-NetはAEの亜種なので、AEでできることは大抵できそう。AEの一種として捉えるとより理解できそう。 その応用として、白黒画像のカラー化とかもU-Netをや
機械学習/ディープラーニング初心者が2018年にやったこと、読んだ論文 - Qiita
2018年もいよいよ本日が最後となりました。皆さんいかがお過ごしでしょうか。この記事では機械学習/ディープラーニング初心者だった自分が2018年にやったことをまとめていきたいと思います。ポエムじみた記事になってしまいましたが、何らかの参考になれば幸いです。 2018年のBefore-After Before 今年（4月）ぐらいまで機械学習の「き」の字も知らなかった。k-Nearest Neighbor？Support Vector Machine？なにそれ美味しいのってレベル 昔統計をやっていたので、ロジスティクス回帰ぐらいは知っていた。オーバーフィッティングの概念ぐらいは知っていたが、厳密な定義は知らなかった。 Pythonも触ったことなかった After 機械学習とディープラーニングの基礎はだいたいわかった Pythonがだいたい使いこなせるようになった 物によってはディープラーニング
O'Reilly Japan - RとKerasによるディープラーニング
Pythonのディープラーニング用ライブラリKeras開発者のFrançois Cholletと、RStudio創設者兼CEO兼開発者としてRコミュニティで絶大な信頼を集めるJ. J. Allaireによる共著。ディープラーニングを学びたいRユーザ向けに、まず概念を説明し、それを実装したサンプルを示すというスタイルで、実際にサンプルを動かしながら学ぶことができます。ディープラーニングとはどんなものか、AIや機械学習との関連、なぜ重要性が増しているのかだけでなく、コンピュータビジョン、自然言語処理などの実用的な例題も扱います。使い慣れたRを使ってディープラーニングについて学びたいというRユーザの期待に応える一冊です。 はじめに 第Ⅰ部 ディープラーニングの基礎 1章 ディープラーニングとは何か 1.1 人工知能、機械学習、ディープラーニング 1.1.1 人工知能 1.1.2 機械学習 1.1
東大松尾研データサイエンティスト養成講座を受けてみてためになったこと - Qiita
はじめに 東大松尾研のデータサイエンティスト養成講座を受けてみて、アウトプットしないのももったないので、今後データサイエンティストを目指そうという方に向けて自分がためになったと思ったことをつらつらと書いていきます。 データサイエンティストとは（定義） ビジネスの課題に対して、統計や機械学習（数学）とプログラミング（IT）スキルを使って解決する人 次のうちどれかが欠けてもデータサイエンティストとは言えない 数学や統計の知識 実装できるエンジニアリング能力 ビジネス課題を解決していくコンサルティング能力 参考URL: https://www.zs.com/services/technology/technology-services/big-data-and-data-scientist-services.aspx これを聞くとデータサイエンティストになるにはすごい難しいと自分は感じました。
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tf.keras.callbacks.History | TensorFlow v2.16.1
Keras documentation: Model training APIs
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