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これは Google Colaboratory のノートブックファイルです。Python プログラムはブラウザ上で直接実行されるため、TensorFlow を学んで使用するのに最適です。このチュートリアルを進めるには、このページの上部にあるボタンをクリックして Google Colab でノートブックを実行してください。
- Colab で、Python ランタイムに接続します。メニューバーの右上にある CONNECT を選択してください。
- ノートブックのコードセルをすべて実行します。Runtime > Run all を選択してください。
TensorFlow 2 をダウンロードしてインストールします。TensorFlow をプログラムにインポートします。
注意: pip
をアップグレードして TensorFlow 2 をインストールします。詳細は、インストールガイドをご覧ください。
TensorFlow をプログラムにインポートします。
import tensorflow as tf
print("TensorFlow version:", tf.__version__)
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D
from tensorflow.keras import Model
2024-01-11 21:56:03.385012: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:9261] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered 2024-01-11 21:56:03.385056: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:607] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered 2024-01-11 21:56:03.386602: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:1515] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered TensorFlow version: 2.15.0
MNIST データセットをロードして準備します。
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].astype("float32")
x_test = x_test[..., tf.newaxis].astype("float32")
tf.data
を使用して、データセットをバッチ化してシャッフルします。
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
モデルを構築します。
class MyModel(Model):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
self.flatten = Flatten()
self.d1 = Dense(128, activation='relu')
self.d2 = Dense(10)
def call(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.flatten(x)
x = self.d1(x)
return self.d2(x)
# Create an instance of the model
model = MyModel()
トレーニングを実施するために、オプティマイザと損失関数を選択します。
loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
モデルの損失と精度を測定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の値を集計し、最終結果を出力します。
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
を使ってモデルをトレーニングします。
@tf.function
def train_step(images, labels):
with tf.GradientTape() as tape:
# training=True is only needed if there are layers with different
# behavior during training versus inference (e.g. Dropout).
predictions = model(images, training=True)
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)
モデルをテストします。
@tf.function
def test_step(images, labels):
# training=False is only needed if there are layers with different
# behavior during training versus inference (e.g. Dropout).
predictions = model(images, training=False)
t_loss = loss_object(labels, predictions)
test_loss(t_loss)
test_accuracy(labels, predictions)
EPOCHS = 5
for epoch in range(EPOCHS):
# Reset the metrics at the start of the next epoch
train_loss.reset_states()
train_accuracy.reset_states()
test_loss.reset_states()
test_accuracy.reset_states()
for images, labels in train_ds:
train_step(images, labels)
for test_images, test_labels in test_ds:
test_step(test_images, test_labels)
print(
f'Epoch {epoch + 1}, '
f'Loss: {train_loss.result()}, '
f'Accuracy: {train_accuracy.result() * 100}, '
f'Test Loss: {test_loss.result()}, '
f'Test Accuracy: {test_accuracy.result() * 100}'
)
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR I0000 00:00:1705010170.188690 982259 device_compiler.h:186] Compiled cluster using XLA! This line is logged at most once for the lifetime of the process. Epoch 1, Loss: 0.14312978088855743, Accuracy: 95.6883316040039, Test Loss: 0.06150883808732033, Test Accuracy: 98.06999969482422 Epoch 2, Loss: 0.04425348341464996, Accuracy: 98.6199951171875, Test Loss: 0.05480688810348511, Test Accuracy: 98.18999481201172 Epoch 3, Loss: 0.023569559678435326, Accuracy: 99.23333740234375, Test Loss: 0.05095665156841278, Test Accuracy: 98.3699951171875 Epoch 4, Loss: 0.01400002371519804, Accuracy: 99.54833221435547, Test Loss: 0.05548116937279701, Test Accuracy: 98.43999481201172 Epoch 5, Loss: 0.010487733408808708, Accuracy: 99.62999725341797, Test Loss: 0.05794484168291092, Test Accuracy: 98.5
この画像分類器は、このデータセットで約 98% の精度にトレーニングされました。さらに学習するには、TensorFlow のチュートリアル をご覧ください。