TensorFlow と Keras の動作確認

前準備

TenforFlow, Keras のインストール

• Windows での TensorFlow, Keras のインストール手順は、別のページ で説明しています

Keras の動作確認

ここで行っていること

• ニューラルネットワークの種類： 層構造 (Sequential Model)

• ニューラルネットワークの構成
  • 入力の次元数: 100
  • 入力層のユニット（ニューロン）の個数: 64（１層）
  • 出力層のユニット（ニューロン）の個数: 10
  • 出力層のユニット（ニューロン）の種類: softmax （活性化するのは一度に１つ）

• 学習過程（訓練過程）

  損失関数: categorical crossentropy, 最適化法: 確率的勾配降下法 (SGD), 尺度; accuracy

  ※ 目的関数については： https://keras.io/ja/objectives/

  ※ 学習過程は、いろいろ設定できる。例えば次のように

  model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
                optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True))
  

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))