kerasプログラミングの全体図

差分

このページの2つのバージョン間の差分を表示します。

この比較画面へのリンク

--- kerasプログラミングの全体図 [2017/11/04] – [Kerasプログラミングの全体図] adash333
+++ kerasプログラミングの全体図 [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1
@@ 行 54: / 行 54: @@
 image_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)
@@ 行 119: / 行 121: @@
 {{: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 =====
 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)