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] – [numpy] adash333 | kerasで自前データで機械学習 [2019/06/30] (現在) – [(7)Kerasで自前データで機械学習] adash333 | ||
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http:// | http:// | ||
+ | 自前のデータでKerasで画像分類を写経してみる(1) | ||
+ | 2017/7/31 | ||
以下のサイトのコードをコピペです。(このような分かりやすい解説に大感謝です。) | 以下のサイトのコードをコピペです。(このような分かりやすい解説に大感謝です。) | ||
行 128: | 行 130: | ||
print(" | print(" | ||
</ | </ | ||
+ | |||
+ | さらに変更 | ||
+ | < | ||
+ | テスト | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | https:// | ||
行 152: | 行 161: | ||
import numpy as np | import numpy as np | ||
- | のあと、 | + | のあと、、、、 |
+ | |||
+ | Numpy配列というものを、ある程度、使えるようにしておく必要がある。 | ||
+ | 数学での行列とは微妙にことなるところがあるので、注意。 | ||
+ | |||
+ | Numpy | ||
+ | reshape | ||
+ | transpose | ||
+ | http:// | ||
行 185: | 行 203: | ||
+ | http:// | ||
+ | PYTHON | ||
+ | [Python+Numpy]transposeを用いた3次元のデータの転置 | ||
+ | 2016年10月21日 ばいろん | ||
+ | http:// | ||
+ | 2017-05-10 | ||
+ | NumPyの使い方(4) 形状変換と転置 | ||
+ | http:// | ||
+ | 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:// | |
+ | 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 | ||
行 208: | 行 247: | ||
https:// | https:// | ||
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:// | ||
+ | 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.1501799429.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)