ai-5. 人工知能の Python パッケージTensorFlow と Keras の動作確認

1. TensorFlow, Keras のバージョン確認

2.TensorFlow の動作確認

3. Keras の動作確認

1

人工知能を演習と実践で学ぶシリーズ金子邦彦

「パソコン実習」の資料を準備していますhttps://www.kunihikokaneko.com/dblab/keras/keras2.html

前準備

① Anaconda がインストール済み

Youtube ビデオ「pp-6. Anaconda を Windows マシンにインストール」

https://youtu.be/AbiErivsIEY

② TensorFlow, Keras がインストール済み

Youtube ビデオ「ai-4. 人工知能の Python パッケージTensorFlow, Keras のインストール」

https://youtu.be/Xt4h0_XLWEw

2

以上の①，②について，「パソコン実習」の資料を準備していますhttps://www.kunihikokaneko.com/dblab/toolchain/windows_tensorflow.html

TensorFlow, Keras のバージョン確認

1. Spyder を起動

2. TensorFlow のバージョン確認

import tensorflow as tf

print( tf.__version__ )

3. Keras のバージョンとバックエンドの確認

import keras

print( keras.__version__ )

3

TensorFlow の動作確認

TensorFlow を用いて，メッセージ表示import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.Session()

result = sess.run(hello)

print(result)

sess.close()

4

ニューラルネットワークの例

5

入力データ100個の数値

１層目２層目

・・・

６４個のユニット

全てのユニットに同じ入力データが入る（100個の数値）

各ユニットは違う出力を出す

・・・

１０個のユニット

全てのユニットに同じ入力データが入る（64個の数値）

10個のうち1個だけが活性化するように調整

ニューラルネットワークのイメージ

6

画素数100のモノクロ画像があったとする

１層目２層目

・・・

活性化

ニューラルネットワークのイメージ

7

画素数100のモノクロ画像があったとする

１層目２層目

・・・

活性化

ニューラルネットワークを作るプログラム

8

import tensorflow as tfimport kerasfrom keras.models import Sequentialm = Sequential()

from keras.layers import Dense, Activationimport keras.optimizersm.add(Dense(units=64, input_dim=100))m.add(Activation('relu'))m.add(Dense(units=10))m.add(Activation('softmax'))m.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,

optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True))

入力は 100個の数値１層目のユニット数は 64

２層目のユニット数は 10「softmax」は「活性化するユニットは１度に１つ」

終わりに

関連資料や教材は，次の Web ページで公開しています．

http://www.kunihikokaneko.com/dblab/intro/

その他，さまざまな資料を金子研究室 Web ページで公開しています

http://www.kunihikokaneko.com/index-j.html

9

金子邦彦