In [ ]:
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このファイルは の notebook ファイルです。 Python プログラムはブラウザ上で直接実行されます。TensorFlow を学んだり使ったりするには最良の方法です。Google Colab の notebook の実行方法は以下のとおりです。
TensorFlow 2 のパッケージをダウンロードしてインストールします。
プログラムに TensorFlow をインポートします。
In [ ]:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D
from tensorflow.keras import Model
MNIST データセットをロードして準備します。
In [ ]:
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# Add a channels dimension
x_train = x_train[..., tf.newaxis]
x_test = x_test[..., tf.newaxis]
データセットをシャッフルし、バッチ化するために tf.data を使います。
In [ ]:
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
(x_train, y_train)).shuffle(10000).batch(32)
test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)
Kerasの model subclassing API を使ってtf.kerasモデルを作ります。
In [ ]:
class MyModel(Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
self.flatten = Flatten()
self.d1 = Dense(128, activation='relu')
self.d2 = Dense(10, activation='softmax')
def call(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.flatten(x)
x = self.d1(x)
return self.d2(x)
# モデルのインスタンスを作成
model = MyModel()
訓練のためにオプティマイザと損失関数を選びます。
In [ ]:
loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
モデルの損失と正解率を計測するためのメトリクスを選択します。これらのメトリクスはエポックごとに値を集計し、最終結果を出力します。
In [ ]:
train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')
train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='train_accuracy')
test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss')
test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy')
tf.GradientTapeを使ってモデルを訓練します。
In [ ]:
@tf.function
def train_step(images, labels):
with tf.GradientTape() as tape:
predictions = model(images)
loss = loss_object(labels, predictions)
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
train_loss(loss)
train_accuracy(labels, predictions)
次にモデルをテストします。
In [ ]:
@tf.function
def test_step(images, labels):
predictions = model(images)
t_loss = loss_object(labels, predictions)
test_loss(t_loss)
test_accuracy(labels, predictions)
In [ ]:
EPOCHS = 5
for epoch in range(EPOCHS):
for images, labels in train_ds:
train_step(images, labels)
for test_images, test_labels in test_ds:
test_step(test_images, test_labels)
template = 'Epoch {}, Loss: {}, Accuracy: {}, Test Loss: {}, Test Accuracy: {}'
print (template.format(epoch+1,
train_loss.result(),
train_accuracy.result()*100,
test_loss.result(),
test_accuracy.result()*100))
# 次のエポック用にメトリクスをリセット
train_loss.reset_states()
train_accuracy.reset_states()
test_loss.reset_states()
test_accuracy.reset_states()
この画像分類器は、今回のデータセットで訓練した場合、最大98%程度の正解率となります。更に学ぶには TensorFlow tutorials を読んでください。