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TensorFlow と Keras の動作確認

Keras は TensorFlow, CNTK, Theano 上で動くニューラルネットライブラリです.

TensorFlow と Keras のバージョン確認や動作確認を行います

目次

  1. 前準備
  2. TensorFlow と Keras のバージョン確認

サイト内の関連 Web ページ


前準備

Windows で、Anaconda を用いて隔離されたPython環境を作り、 そこに TensorFlow, Keras をインストールする手順について説明します

Anaconda のインストール

Windows での Anaconda のインストール手順は、 別の Web ページに記載しています

Ubuntu での Anaconda のインストール手順は、 別の Web ページに記載しています

隔離された Python 環境の作成.Tensorflow, Keras のインストール

Windows での 手順は、 別の Web ページに記載しています

以下,Windows での Anaconda をインストール済み, 隔離された Python 環境(名前は keras)に、Tensorflow, Keras をインストール済みであるものとして説明を続けます.


TensorFlow と Keras のバージョン確認

  1. IPython シェルのコンソールで、Python 環境(名前は keras)を使う

    Windows では、Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.

    ※ Windows で、あるPython 環境(名前は kerasとする)の spyder を使いたいとき:


TensorFlow の動作確認

  1. IPython シェルのコンソールを使う

    Windows では、Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.

  2. TensorFlow を使って,メッセージ表示

    Python プログラムを実行してみる.

    import tensorflow as tf
    hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
    sess = tf.Session()
    result = sess.run(hello)
    print(result)
    sess.close()
    

    結果として 「b'Hello, TensorFlow!'」のように表示されるので確認する.


Keras の動作確認

ここで行っていること

謝辞

参考Webページ: 「https://keras.io/ja/」の「30 秒で Keras に入門しましょう」 に記載のソースコードを使っています。

  1. IPython シェルのコンソールを使う

    Windows では、Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.

  2. ニューラルネットワークを作成してみる

    次の Python プログラムを実行してみる.

    エラーメッセージが出なければ OK。

    import tensorflow as tf 
    import keras 
    from keras.models import Sequential
    m = Sequential()
    
    from keras.layers import Dense, Activation
    import keras.optimizers
    m.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))