「詳解ディープラーニング」を写経してみる（４）3.6パーセプトロン
前回は、3.5 多クラスロジスティック回帰 を写経してみた。
http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19111
詳解 ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理 Kindle版
巣籠 悠輔 (著)
3400円
出版社: マイナビ出版 (2017/5/30)
ソースコード
https://github.com/yusugomori/deeplearning-tensorflow-keras
（環境）
Windows8.1
Python 3.5.2
Anaconda 4.1.1 (64-bit)
Tensorflow 1.2.1
Keras 2.0.6
（０）パーセプトロンについて
高卒でもわかる機械学習 (2) 単純パーセプトロン
2015年11月25日
http://hokuts.com/2015/11/25/ml2_perceptron/
高卒でもわかる機械学習 (3) 多層パーセプトロン
2015年12月4日
http://hokuts.com/2015/12/04/ml3-mlp/
パーセプトロンとは?
nishiy-k
2016年03月30日に更新
http://qiita.com/nishiy-k/items/1e795f92a99422d4ba7b
（１）Tensorflowで実装
公式のソースコード をそのままコピペ。
https://github.com/yusugomori/deeplearning-tensorflow-keras/blob/master/3/tensorflow/03_mlp_xor_tensorflow.py#L45
（２）TensorBoard
同じフォルダに、dataフォルダを作成しておいてから、
''' モデル学習 ''' init = tf.global_variables_initializer() sess = tf.Session() sess.run(init)
のところを、以下に書き換えて実行。
”’
モデル学習
”’
with tf.Session() as sess:
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
# FileWriterでグラフを書く
summary_writer = tf.summary.FileWriter(‘data’, graph=sess.graph)
以下のようなファイルが出来上がっている。
Anaconda promptで、
tensorboard --logdir data
としてから、指定のアドレス（今回は、http://a:6006）をブラウザに入力してEnterを押すと、
なんか変、、、
（参考）
WindowsのAnaconda環境にTensorFlowをインストール
Published 2017年3月3日 | By miyunsarna
http://note.websmil.com/develop/windows%E3%81%AEanaconda%E7%92%B0%E5%A2%83%E3%81%ABtensorflow%E3%82%92%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB
（３）Kerasで実装
公式サイトのソースコード
https://github.com/yusugomori/deeplearning-tensorflow-keras/blob/master/3/keras/03_mlp_xor_keras.py
そのまま入力。
（４）Kerasでグラフを可視化
Anaconda promptで、
pip install graphviz
pip install pydot_ng
一度、jupyter notebookを終了してから、再度、jupyter notebook を起動。
上記のKerasのコードの最後に、以下を加えて、実行。
”’
5. モデルのグラフ化
”’
from keras.utils import plot_model
plot_model(model, to_file=’model36.png’)
なんか、これでは、graphvizが見つからないとか言われて、うまくいかなかった。次は、
conda install graphviz
conda install pydot-ng
そのあともいろいろやってみたが、どうしてもうまくいかず。。。
非常に残念。。。
（参考）
20160504
[Keras] モデルの可視化をしよう！！
http://www.mathgram.xyz/entry/keras/graph
←上記の文章が非常に分かりやすいのだが、Keras2.0になって、少し表記方法が変更になった模様。
モデルの可視化 （公式サイト）
https://keras.io/ja/visualization/
（参考２）
http://ni4muraano.hatenablog.com/entry/2017/02/09/063000
なんじゃこりゃ！こんなの絶対に自分ではわかりません。。。
→私の場合は、この中のファイルの中身は触らず。
環境変数にPATHを設定してパソコンを再起動。。。（上記リンク参照）
やっとできた！
'''
5. モデルのグラフ化
'''
from IPython.display import SVG
from keras.utils.vis_utils import model_to_dot
SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg'))
または、
'''
5. モデルのグラフ化
'''
from keras.utils import plot_model
plot_model(model, to_file='model36.png')
可視化は良い！なんか、Deep Learningやってる感じが出てくる。