kerasプログラミングの全体図
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kerasプログラミングの全体図 [2017/11/04] adash333 [Kerasプログラミングの全体図] |
kerasプログラミングの全体図 [2018/10/07] (現在) |
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| ライン 54: | ライン 54: | ||
| image_list = [] | image_list = [] | ||
| label_list = [] | label_list = [] | ||
| - | (画像を読み込み、リサイズ、正規化などを行い、Numpy配列に変換し、「学習用データ」と「テストデータ」を作成する。) | + | # 画像を読み込み、リサイズ、正規化などを行い、 |
| + | # Numpy配列に変換し、「学習用データ」と「テストデータ」を作成する。 | ||
| + | X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(image_list, label_list, test_size=0.33, random_state=111) | ||
| #3 モデル設定(Keras) | #3 モデル設定(Keras) | ||
| ライン 119: | ライン 121: | ||
| {{:pasted:20171028-012121.png}} | {{:pasted:20171028-012121.png}} | ||
| + | とりあえず、コードをJupyter Notebook上でコピペして実行するところまででした。 | ||
| + | 次回から、このコードを順に解説させていただきたいと思います。 | ||
| - | + | 次：<wrap hi>[[(1)Kerasを使用するためのimport文]]</wrap> | |
| - | + | ||
| - | + | ||
| ===== 参考文献 ===== | ===== 参考文献 ===== | ||
| 初めてKerasプログラミングをやるときは、以下の2つの本がおすすめです。[[http://amzn.to/2gRFbt3|ゼロから作るDeep Learning]]でPythonの基本と理論を学び、[[http://amzn.to/2yPNyw5|詳解 ディープラーニング]]で、Kerasでの実装方法を学ぶのがよいと思われます。 | 初めてKerasプログラミングをやるときは、以下の2つの本がおすすめです。[[http://amzn.to/2gRFbt3|ゼロから作るDeep Learning]]でPythonの基本と理論を学び、[[http://amzn.to/2yPNyw5|詳解 ディープラーニング]]で、Kerasでの実装方法を学ぶのがよいと思われます。 | ||
kerasプログラミングの全体図.1509779513.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)
