GoogleColaboratory上で「PythonとKerasによるディープラーニング」を写経してみる(1)「第2章 予習:ニューラルネットワークの数学的要素」

何回も同じような本を繰り返し買ってしまっているが、今回も買っちゃった。。。

この本、Kerasの作成者によるものですが、なんと私が大嫌いな数式が書いてありません。しかも読んでいて楽しいです!かなり実践的なコードが記載されており、

「MNISTを試してみたけど、つまらない。その次がやりたい!」

という方に、絶対おすすめです。

(開発環境)
Windows 8.1 Pro (MacでもLinuxでも同じです。)
Chrome
Google Colaboratory (Googleアカウント必要、無料)

(0)Google Colaboratoryでipynbファイルを作成

https://colab.research.google.com/

へ、Googleアカウントでログインして、PYTHON 3 の新しいノートブック をクリックして、Python 3ノートブックを作成して、keras_002.ipynb という名前に変更

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編集 > ノートブックの設定

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ハードウェアアクセラレータ を、 GPU にしておく。

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(1)Google ColaboratoryにKerasのインストール

上記を入力して、Shift + Enter

数十秒で、以下のように表示されて、Kerasのインストールが終了。あっという間。

(Anacondaを1時間くらいかけてWindowsパソコンにインストールしていた日々はなんだったのだろう。。。)

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(2)「PythonとKerasによるディープラーニング」のp28 2.1 初めてのニューラルネットワーク を写経していく。

kerasでのMNISTデータセットの読み込み

これで、ちゃんと、どこかにkeras用のMNISTデータ(本当は手書き文字の画像とそのラベルのセットなのだが、既に、数値化されて、ただの数字の配列に変換済みのもの)がダウンロードされる。

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ネットワークの訓練

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テストデータでの正解率

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過学習 overfitting

簡単!

ただ入力して結果を見ても、まだ面白くもなんともないが、とりあえず、インストール作業がほぼなく、簡単に手早くできるのが素晴らしい!

次は、第3章を写経していきたいです。

(参考)https://qiita.com/FrozenVoice/items/dac784920ef66bfdbbd7
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(参考) 2017-12-24
Pythonでゼロから機械学習/データ分析を学ぶためのサイトマップ
http://www.procrasist.com/entry/24-data-analysis-guide
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