とある凡人の電算記録

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直感 Deep Learning その2~KerasのインストールとAPI~

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思ったよりつまづいた2章。kerasを入れていくよ。

 

目次的なものは↓です。 

 

感想

2章では環境構築を行う章でした。

私のPCには既にkerasを導入していたため、ほとんど設定することがないと思っていました。そのため、設定をしたことがなかったDockerを導入しようとしたのですが。

 

DockerでTensorBoardが動かない!

 

いかんせん初めて触ったので原因も分からず、海外の掲示板を見てみるも解決しなかったので諦めました。こういう時はスパッと切り替えが大事ですね。と思ったら。

 

 

次はquiver_engineがインスコできない!

 

PC呪われてるんか。Windowsでやっているのとか、だいぶ昔にAnacondaで環境構築したのが原因かもしれません。Anacondaの方でインストールしようとしても見つからないですしおすし。この本ではLinux環境で動かしているので、仮想環境の構築を勉強するのが吉な気がします。

quiverを使うとNNの可視化が簡単にできるみたいなのですごく使いたいです。ワクワクが止まりません。

 

 

 

残りはkerasのネットワークの部分に使う関数や引数の説明が結構詳しく書いてありました。tensorboardというものもありまして、結果を保存しておいて後でグラフで見やすくなっていたりします。本書ではさらっと書かれているのでqiitaとかで調べるといいと思います。

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複数個の結果の見比べもできるので分かりやすくていいですね。

 

 

 

quiverに関してだけは後日再挑戦するとして、次はいよいよみんな大好きCNNです。やっとメインの章に差し掛かってきました。画像が出てくるとやっぱり楽しいですね。ばしばし進んでいきたいです。

サンプルのソースコードも見やすいので今後プログラム書く時の参考にさせていただきます。

 

 

この章ではひとつだけ気になったところがあって、損失関数のログはmodel.fit()の返り値でいいのでは?と思いました。

fit以外の関数使う場合がダメなのかな?

 

 

 

 

 

余談になりますが、学生時代の最後の学会が1月に決まりました。いやだいやだと言ってはいますが、最後だと思うとちょっとやる気が出てきますね。そしてあと2ヶ月以内には論文に着手しないと終わらなさそうなので頑張ります。

 

 

追記:

quiver_engine入れられました!

「pip install git+git://github.com/keplr-io/quiver.git」コマンドを入力すると、「pip quiver_engine」でインストールできるようになりました。

 

できた後に気づいたんですが、windowsで入れられない時用のtxtファイルが用意されていました。本の注釈にきっちりと書いてあるのにね。説明書は読みましょうってことですね。

 

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