August 2018
Intermediate to advanced
336 pages
5h 9m
Japanese
前章では、ニューラルネットワークの基本原理について説明し、MNISTの手書き数字を認識できるネットワークをいくつか示しました。
本章では、KerasおよびTensorFlowのインストール方法について説明します。まず、ローカルでの環境構築方法を説明します。次に、Dockerコンテナ上への環境構築方法について説明します。
インストール方法を説明したあとは、Keras APIの概要と頻繁に使用する機能について紹介します。紹介する機能は、モデルの読み込みと保存、EarlyStopping、履歴の保存、チェックポイントの作成、TensorBoardとQuiverの有効化です。
まとめると、本章の最後までに以下のトピックを説明します。
以下では、Kerasをインストールする方法を説明します。
まず、Kerasを動作させるために必要なライブラリをインストールします。具体的には以下の5つのライブラリをインストールします。
numpyscipyscikit-learnpillowh5py上記のライブラリのインストールはコマンドライン一行で行えます。今回は使用しませんが、Anacondaを使用すればnumpy、scipy、scikit-learn、h5py、pillowほか科学計算に必要な多くのライブラリを自動的にインストールすることができます。Anacondaの詳細は、 ...
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