TensorFlow・Keras
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「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfras...
-戻る
--[[深層学習（deep learning）]]
--[[データマイニング（DM）- Python - DL]]
---TensorFlow・Keras
---[[PyTorch]]
*目次 [#w59ef7bb]
#contents
*ライブラリ・フレームワーク [#nfd328db]
**TensorFlow [#e01488e3]
***概要 [#o4bc1869]
-現在、最も人気のあるOSS（Apache License 2.0）の深層学習...
--Googleのサービスの研究と生産に使用されており、~
DistBelief（クローズドソース）の役割をほぼ置き換えている。
--2015年11月9日にベータ版が公開され、~
2017年2月15日には正式版がリリース。
--ドキュメンテーションが充実している。
-モバイルのプラットフォーム上でも動作（[[エッジ・コンピュ...
-TensorBoardと言う訓練過程を観察できる機能が付いている。
***言語 [#jefc1fec]
C言語、C++、Python、Java、Go
***特徴 [#bddea95a]
人間が用いる学習や論理的思考と似たように、~
パターンや相関を検出し解釈する~
[[ニューラルネットワーク]]を構築、訓練の要求を満たす。
**Keras [#qf4950a1]
***概要 [#d41bcccd]
-迅速な実験を可能にすることに重点を置く。
-OSS（MIT）。中心的な開発者・メンテナはGoogleのエンジニア
--2015年に初版公開
--2017年に[[TensorFlow>#e01488e3]]コアライブラリをサポート
--現在は[[TensorFlow>#e01488e3]]に取り込まれ、tf.Kerasの...
***言語 [#p6d6a1f0]
Pythonで書かれている。
***特徴 [#m878a637]
-フレームワークによる記述を非常に高級にしてくれるラッパー...
-簡単なネットワークに関しては、全フレームワーク中で最もシ...
-複数のバックエンドをサポート（[[TensorFlow>深層学習（dee...
-レイヤを積み上げていく要領でモデルを直感的に定義し・構築...
-モデルの
--実装が素早くできるのでプロトタイプの作成に便利。
--構築が簡単で初心者にとっても解かり易いモノになる。
*環境：Notebook系 [#y03c2270]
[[機械学習・深層学習>人工知能（AI）]]の特性上、インタラク...
**[[Jupyter Notebook]] [#y5e9caf6]
→ [[チュートリアル>データマイニング（DM）- Python - DL]]
**[[JupyterLab]] [#f7b9cb1f]
→ [[チュートリアル>データマイニング（DM）- Python - DL]]
**[[Azure Machine Learning>#e9f9e334]] [#jd4acb13]
*参考 [#m54cf129]
-TensorFlow - Wikipedia~
https://ja.wikipedia.org/wiki/TensorFlow
-Keras - Wikipedia~
https://ja.wikipedia.org/wiki/Keras
-TensorFlowをDockerで動かす（Jupyter notebook編） | ぺん...
https://e-penguiner.com/tensorflow-jupyter-notebook-with-...
-Visualizing Optimization Algos - GIFs - Imgur~
https://imgur.com/a/Hqolp
-CNN による画像分類で使われる前処理・テスト時処理まとめ -...
https://iwiwi.hatenadiary.jp/entry/2016/12/31/162059
**Qiita [#b97a33c9]
-Kerasのノウハウ覚え書き~
https://qiita.com/ak11/items/67118e11b756b0ee83a5
***無から始めるKeras [#gcef9bbc]
https://qiita.com/Ishotihadus/items/6ecf5684c2cbaaa6a5ef
-はじめての Keras~
http://qiita.com/Ishotihadus/items/c2f864c0cde3d17b7efb
-活性化関数、目的関数、最適化手法とは~
http://qiita.com/Ishotihadus/items/d47fc294ca568536b7f0
-Functional API で実装してみる~
http://qiita.com/Ishotihadus/items/e28dd461a8ba27a2676e
-学習された重みから手計算で推定する~
http://qiita.com/Ishotihadus/items/ca8cc2e7b5b14ed51a2f
-MNIST と EarlyStopping、バッチサイズ、DropOut~
http://qiita.com/Ishotihadus/items/b171272b954147976bfc
-CNN で MNIST~
https://qiita.com/Ishotihadus/items/28feac1ee42111afbd11
-リカレントニューラルネットワーク~
https://qiita.com/Ishotihadus/items/f8a2fd1d071047413302
***TensorFlow2 + Keras による画像分類に挑戦 [#z49acc53]
-1 ～とりあえず動かす～~
https://qiita.com/code0327/items/7d3c7bd3327ff049243a
-2 ～入力データを詳しくみてみる～~
https://qiita.com/code0327/items/2c969ca4675d5a3691ef
-3 ～MNISTデータを可視化してみる～~
https://qiita.com/code0327/items/a6edd5b27256429c3819
-4 ～学習済みモデルで予測させてみる～~
https://qiita.com/code0327/items/1047adc050ab6d75ad5c
-5 ～分類に失敗する画像を観察してみる～~
https://qiita.com/code0327/items/5dfc1b2ed143c1f9bd2b
-6 ～自分で用意した画像の前処理・分類をしてみる～~
https://qiita.com/code0327/items/d1a6b63915871a17020a
-7 ～層タイプ・活性化関数について理解する～~
https://qiita.com/code0327/items/68dd7beb1196320c8c15
-8 ～最適化アルゴリズムと損失関数を選択する～~
https://qiita.com/code0327/items/4f8f656bed23140b8962
-9 ～モデルの学習、セーブ＆ロードをしてみる～~
https://qiita.com/code0327/items/951f418c81dbbd65c1fc
***その他、CNN関連 [#gc934411]
-KerasでAlexNetを構築しCifar-10を学習させてみた~
https://qiita.com/URAN110/items/ea2bfc8f7ba2fc858de3
-MNISTでハイパーパラメータをいじってloss/accuracyグラフを...
https://qiita.com/hiroyuki827/items/213146d551a6e2227810
-cifar10とKerasを使ってCNN(Convolutional Neural Network)...
https://qiita.com/God_KonaBanana/items/10fa8bb58cdd1dbd2e59
-Keras：VGG16、VGG19とかってなんだっけ？？~
https://qiita.com/MuAuan/items/86a56637a1ebf455e180
-男女を判別するモデルを作成（VGG16を転移学習~
https://qiita.com/iharak/items/2b1adf48dbfbcbf1ba12
-KerasでVGG16を使った転移学習/ファインチューニングをして...
https://qiita.com/02130515/items/0c6d0e5d03332acc665e
-【keras】noisy studentを実装してみた~
https://qiita.com/rabbitcaptain/items/a15591ca49dc428223ca
**その他 [#b551f759]
-CVMLエキスパートガイド | ホーム – コンピュータビジョン中...
https://cvml-expertguide.net/
-ε-いつかのブログ-з- : ResNet の論文を眺めながら実装して...
http://blog.livedoor.jp/itukano/archives/52161855.html
***け日記 [#i97dbb8a]
-ResNetでCIFAR-10を分類する - け日記~
https://ohke.hateblo.jp/entry/2019/06/22/090000
-Keras: ImageNetで学習済みのVGG16をPlaces365へ転移学習する~
https://ohke.hateblo.jp/entry/2019/03/23/234500
***P-Chun Labo [#gcf264bd]
-Kerasで回帰~
https://pchun.work/keras%e3%81%a7%e5%9b%9e%e5%b8%b0/
-KerasでCNN~
https://pchun.work/keras%e3%81%a7cnn/
-KerasでMNISTの判定~
https://pchun.work/keras%e3%81%a7mnist%e3%81%ae%e5%88%a4%...
-[[ResNetをFine Tuningして自分が用意した画像を学習させる>...
***人工知能に関する断創録 [#kee701dd]
-Kerasによる2クラス分類（Pima Indians Diabetes）~
https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161103/1478176348
-Kerasによる2クラスロジスティック回帰~
https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161030/1477830597
-Kerasによる多クラス分類（Iris）~
https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161108/1478609028
-KerasでMNIST~
https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161109/1478696865
-KerasによるCNNの実装~
https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161120/1479640534
-KerasでCIFAR-10の一般物体認識~
https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161127/1480240182
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「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfras...
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--[[深層学習（deep learning）]]
--[[データマイニング（DM）- Python - DL]]
---TensorFlow・Keras
---[[PyTorch]]
*目次 [#w59ef7bb]
#contents
*ライブラリ・フレームワーク [#nfd328db]
**TensorFlow [#e01488e3]
***概要 [#o4bc1869]
-現在、最も人気のあるOSS（Apache License 2.0）の深層学習...
--Googleのサービスの研究と生産に使用されており、~
DistBelief（クローズドソース）の役割をほぼ置き換えている。
--2015年11月9日にベータ版が公開され、~
2017年2月15日には正式版がリリース。
--ドキュメンテーションが充実している。
-モバイルのプラットフォーム上でも動作（[[エッジ・コンピュ...
-TensorBoardと言う訓練過程を観察できる機能が付いている。
***言語 [#jefc1fec]
C言語、C++、Python、Java、Go
***特徴 [#bddea95a]
人間が用いる学習や論理的思考と似たように、~
パターンや相関を検出し解釈する~
[[ニューラルネットワーク]]を構築、訓練の要求を満たす。
**Keras [#qf4950a1]
***概要 [#d41bcccd]
-迅速な実験を可能にすることに重点を置く。
-OSS（MIT）。中心的な開発者・メンテナはGoogleのエンジニア
--2015年に初版公開
--2017年に[[TensorFlow>#e01488e3]]コアライブラリをサポート
--現在は[[TensorFlow>#e01488e3]]に取り込まれ、tf.Kerasの...
***言語 [#p6d6a1f0]
Pythonで書かれている。
***特徴 [#m878a637]
-フレームワークによる記述を非常に高級にしてくれるラッパー...
-簡単なネットワークに関しては、全フレームワーク中で最もシ...
-複数のバックエンドをサポート（[[TensorFlow>深層学習（dee...
-レイヤを積み上げていく要領でモデルを直感的に定義し・構築...
-モデルの
--実装が素早くできるのでプロトタイプの作成に便利。
--構築が簡単で初心者にとっても解かり易いモノになる。
*環境：Notebook系 [#y03c2270]
[[機械学習・深層学習>人工知能（AI）]]の特性上、インタラク...
**[[Jupyter Notebook]] [#y5e9caf6]
→ [[チュートリアル>データマイニング（DM）- Python - DL]]
**[[JupyterLab]] [#f7b9cb1f]
→ [[チュートリアル>データマイニング（DM）- Python - DL]]
**[[Azure Machine Learning>#e9f9e334]] [#jd4acb13]
*参考 [#m54cf129]
-TensorFlow - Wikipedia~
https://ja.wikipedia.org/wiki/TensorFlow
-Keras - Wikipedia~
https://ja.wikipedia.org/wiki/Keras
-TensorFlowをDockerで動かす（Jupyter notebook編） | ぺん...
https://e-penguiner.com/tensorflow-jupyter-notebook-with-...
-Visualizing Optimization Algos - GIFs - Imgur~
https://imgur.com/a/Hqolp
-CNN による画像分類で使われる前処理・テスト時処理まとめ -...
https://iwiwi.hatenadiary.jp/entry/2016/12/31/162059
**Qiita [#b97a33c9]
-Kerasのノウハウ覚え書き~
https://qiita.com/ak11/items/67118e11b756b0ee83a5
***無から始めるKeras [#gcef9bbc]
https://qiita.com/Ishotihadus/items/6ecf5684c2cbaaa6a5ef
-はじめての Keras~
http://qiita.com/Ishotihadus/items/c2f864c0cde3d17b7efb
-活性化関数、目的関数、最適化手法とは~
http://qiita.com/Ishotihadus/items/d47fc294ca568536b7f0
-Functional API で実装してみる~
http://qiita.com/Ishotihadus/items/e28dd461a8ba27a2676e
-学習された重みから手計算で推定する~
http://qiita.com/Ishotihadus/items/ca8cc2e7b5b14ed51a2f
-MNIST と EarlyStopping、バッチサイズ、DropOut~
http://qiita.com/Ishotihadus/items/b171272b954147976bfc
-CNN で MNIST~
https://qiita.com/Ishotihadus/items/28feac1ee42111afbd11
-リカレントニューラルネットワーク~
https://qiita.com/Ishotihadus/items/f8a2fd1d071047413302
***TensorFlow2 + Keras による画像分類に挑戦 [#z49acc53]
-1 ～とりあえず動かす～~
https://qiita.com/code0327/items/7d3c7bd3327ff049243a
-2 ～入力データを詳しくみてみる～~
https://qiita.com/code0327/items/2c969ca4675d5a3691ef
-3 ～MNISTデータを可視化してみる～~
https://qiita.com/code0327/items/a6edd5b27256429c3819
-4 ～学習済みモデルで予測させてみる～~
https://qiita.com/code0327/items/1047adc050ab6d75ad5c
-5 ～分類に失敗する画像を観察してみる～~
https://qiita.com/code0327/items/5dfc1b2ed143c1f9bd2b
-6 ～自分で用意した画像の前処理・分類をしてみる～~
https://qiita.com/code0327/items/d1a6b63915871a17020a
-7 ～層タイプ・活性化関数について理解する～~
https://qiita.com/code0327/items/68dd7beb1196320c8c15
-8 ～最適化アルゴリズムと損失関数を選択する～~
https://qiita.com/code0327/items/4f8f656bed23140b8962
-9 ～モデルの学習、セーブ＆ロードをしてみる～~
https://qiita.com/code0327/items/951f418c81dbbd65c1fc
***その他、CNN関連 [#gc934411]
-KerasでAlexNetを構築しCifar-10を学習させてみた~
https://qiita.com/URAN110/items/ea2bfc8f7ba2fc858de3
-MNISTでハイパーパラメータをいじってloss/accuracyグラフを...
https://qiita.com/hiroyuki827/items/213146d551a6e2227810
-cifar10とKerasを使ってCNN(Convolutional Neural Network)...
https://qiita.com/God_KonaBanana/items/10fa8bb58cdd1dbd2e59
-Keras：VGG16、VGG19とかってなんだっけ？？~
https://qiita.com/MuAuan/items/86a56637a1ebf455e180
-男女を判別するモデルを作成（VGG16を転移学習~
https://qiita.com/iharak/items/2b1adf48dbfbcbf1ba12
-KerasでVGG16を使った転移学習/ファインチューニングをして...
https://qiita.com/02130515/items/0c6d0e5d03332acc665e
-【keras】noisy studentを実装してみた~
https://qiita.com/rabbitcaptain/items/a15591ca49dc428223ca
**その他 [#b551f759]
-CVMLエキスパートガイド | ホーム – コンピュータビジョン中...
https://cvml-expertguide.net/
-ε-いつかのブログ-з- : ResNet の論文を眺めながら実装して...
http://blog.livedoor.jp/itukano/archives/52161855.html
***け日記 [#i97dbb8a]
-ResNetでCIFAR-10を分類する - け日記~
https://ohke.hateblo.jp/entry/2019/06/22/090000
-Keras: ImageNetで学習済みのVGG16をPlaces365へ転移学習する~
https://ohke.hateblo.jp/entry/2019/03/23/234500
***P-Chun Labo [#gcf264bd]
-Kerasで回帰~
https://pchun.work/keras%e3%81%a7%e5%9b%9e%e5%b8%b0/
-KerasでCNN~
https://pchun.work/keras%e3%81%a7cnn/
-KerasでMNISTの判定~
https://pchun.work/keras%e3%81%a7mnist%e3%81%ae%e5%88%a4%...
-[[ResNetをFine Tuningして自分が用意した画像を学習させる>...
***人工知能に関する断創録 [#kee701dd]
-Kerasによる2クラス分類（Pima Indians Diabetes）~
https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161103/1478176348
-Kerasによる2クラスロジスティック回帰~
https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161030/1477830597
-Kerasによる多クラス分類（Iris）~
https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161108/1478609028
-KerasでMNIST~
https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161109/1478696865
-KerasによるCNNの実装~
https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161120/1479640534
-KerasでCIFAR-10の一般物体認識~
https://aidiary.hatenablog.com/entry/20161127/1480240182
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