kerasで自前データで機械学習
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kerasで自前データで機械学習 [2017/08/03] adash333 [画像をkerasに読み込ませる方法] |
kerasで自前データで機械学習 [2018/10/07] (現在) |
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|---|---|---|---|
| ライン 128: | ライン 128: | ||
| print("result:", result[0], "（0:りんご, 1:オレンジ）") | print("result:", result[0], "（0:りんご, 1:オレンジ）") | ||
| </code> | </code> | ||
| + | |||
| + | さらに変更 | ||
| + | <code> | ||
| + | テスト | ||
| + | </code> | ||
| + | |||
| + | https://gist.github.com/adash333/15d9b33eef7a00f993bbc32a168f6ca0 | ||
| ライン 160: | ライン 167: | ||
| reshape | reshape | ||
| transpose | transpose | ||
| + | http://www.mathgram.xyz/entry/keras/preprocess/img | ||
| + | |||
| ライン 203: | ライン 212: | ||
| + | http://sleeping-micchi.hatenablog.com/entry/2014/04/18/003935\\ | ||
| + | 多次元行列の転置 | ||
| + | 多次元行列の軸の入れ替え | ||
| + | 多次元行列の軸の入れ換えとは、該当する要素の軸を入れ替えた新しい行列を作成すること | ||
| + | 2次元行列の場合 | ||
| + | 2x3行列の場合 | ||
| + | 元の行列のa13を、新しい行列のb31に設定。 | ||
| + | 元の行列の全ての要素について同様の操作を行う | ||
| + | すると、新しい行列のBは、3x2行列として出来上がる。 | ||
| + | (絵の説明を入れたい) | ||
| + | 3次元行列の場合 | ||
| + | 3x2x4行列の場合 | ||
| + | |||
| + | http://qiita.com/secang0/items/1229212a37d8c9922901\\ | ||
| + | 行列による画像処理 基礎編＆目次 ～Python画像処理の再発明家～ | ||
| + | secang0 | ||
| + | 2017年04月05日に更新 | ||
| 作成中 | 作成中 | ||
| ライン 219: | ライン 245: | ||
| https://librabuch.jp/blog/2013/05/python_pillow_pil/\\ | https://librabuch.jp/blog/2013/05/python_pillow_pil/\\ | ||
| Python 3.5 対応画像処理ライブラリ Pillow (PIL) の使い方 | Python 3.5 対応画像処理ライブラリ Pillow (PIL) の使い方 | ||
| + | |||
| + | http://aokiji.science/blog/?p=219\\ | ||
| + | Pythonで画像処理 | ||
| + | 2015-04-17 画像の切り出しなど | ||
| today 2013-05-06 Mon person Takahiro Ikeuchi | today 2013-05-06 Mon person Takahiro Ikeuchi | ||
kerasで自前データで機械学習.1501800893.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)
