ai-5. 人工知能の Python パッケージ TensorFlow と Keras の動作確認

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1 ai-5. 人工知能の Python パッケージ TensorFlow と Keras の動作確認
「パソコン実習」の資料を準備しています リレーショナルデータベースのテーブル、フィールド、データ型について説明します 人工知能を演習と実践で学ぶシリーズ 金子邦彦

2 前準備 ① Anaconda がインストール済み Youtube ビデオ「pp-6. Anaconda を Windows マシンにイ ンストール」 ② TensorFlow, Keras がインストール済み Youtube ビデオ「ai-4. 人工知能の Python パッケージ TensorFlow, Keras のインストール」 以上の①，②について， 「パソコン実習」の資料を準備しています

3 TensorFlow, Keras のバージョン確認
1. Spyder を起動 2. TensorFlow のバージョン確認 import tensorflow as tf print( tf.__version__ ) 3. Keras のバージョンとバックエンドの確認 import keras print( keras.__version__ )

4 TensorFlow の動作確認 TensorFlow を用いて，メッセージ表示 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() result = sess.run(hello) print(result) sess.close()

5 ニューラルネットワークの例 １０個 のユニット 各ユニットは 違う出力を出す 全てのユニットに 同じ入力データが 入る（100個の数値） ・
10個のうち 1個だけが 活性化する ように調整 全てのユニットに 同じ入力データが 入る（64個の数値） ６４個 のユニット ２層目 １層目

6 ニューラルネットワークのイメージ 活性化 ・ 画素数 100の モノクロ画像 があったとする ２層目 １層目

7 ニューラルネットワークのイメージ ・ 画素数 100の モノクロ画像 があったとする 活性化 ２層目 １層目

8 ニューラルネットワークを作るプログラム import tensorflow as tf import keras
from keras.models import Sequential m = Sequential() from keras.layers import Dense, Activation import keras.optimizers m.add(Dense(units=64, input_dim=100)) m.add(Activation('relu')) m.add(Dense(units=10)) m.add(Activation('softmax')) m.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True)) 入力は 100個の数値 １層目のユニット数は 64 ２層目のユニット数は 10 「softmax」は「活性化するユニットは１度に１つ」

9 終わりに 関連資料や教材は，次の Web ページで公開しています．
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