Tensorflow+Kerasの環境構築を前回やってみて、無事環境構築に成功しました。 そのときはMNISTデータセットで正常な実行を確認しましたが、実用的な面を考えると、自分で学習画像を用意して訓練するというケースが多くなると思います。 そこで、予めフォルダに分類した学習画像からクラス名(及びクラス数)を自動で読み取り、各クラスの分類学習を行うソースコードを書いてみました。 また、前回からの差分として、分類のモデルはAlexNet(畳み込み層5層、全結合層3層モデル)を用いることとしました。 AlexNetのモデル部分のコードに関しては、 参考ページ:KerasによるAlexNetを用いた犬猫分類モデル – Qiita 上記のコードを参考にさせていただきました。ありがとうございます(厳密には上記のコードはLRNがBN((Batch Normalization)に変わっているので、Ale
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