wslのtensorflowでkerasのbackend

概要

wslのtensorflowでkerasのbackendを試す。

環境

windows 10
wsl ubuntu 18.04
tensorflow 1.5.0
python 3.6.9

backendとは

Kerasはモデルレベルのライブラリで，深層学習モデルを開発するための高水準な構成要素を提供します。
テンソル積，畳み込みなどのような低水準の操作をKeras自身で扱うことはありません。
backendが担当します。テンソルを取り扱うライブラリです。
現在は，Kerasは3つのバックエンドが利用可能で，それはTensorFlowバックエンドとTheanoバックエンド，そしてCNTKバックエンドです。

tensorflowでのbackendの呼び出し法

from tensorflow.python.keras import backend as K

backend一覧

命令	内容
K.abs	要素ごとの絶対値 Element-wise absolute value.
K.all	ビット単位の縮約（論理AND） Bitwise reduction (logical AND).
K.any	ビット単位の縮約（論理OR） Bitwise reduction (logical OR).
K.arange	整数の並びからなる1階テンソルを作成します Creates a 1D tensor containing a sequence of integers.
K.argmax	テンソルの軸に沿った最大値の添字を返します Returns the index of the maximum value along an axis.
K.argmin	テンソルの軸に沿った最小値の添字を返します Returns the index of the minimum value along an axis.
K.backend	Active Keras backend
K.batch_dot	バッチ式のドット積 Batchwise dot product.
K.batch_flatten	n階テンソルを0番目の次元が保たれるように2階テンソルに変換します Turn a nD tensor into a 2D tensor with same 1st dimension.
K.batch_get_value	1つ以上のテンソルの変数の値を返します Returns the value of more than one tensor variable.
K.batch_normalization	与えられたmean，var，beta，gammaを使ってxにbatch normalizationを適用します Applies batch normalization on x given mean, var, beta and gamma.
K.batch_set_value	複数のテンソルの変数の値を一度にセットします Sets the values of many tensor variables at once.
K.bias_add	テンソルにバイアスベクトルを付加します Adds a bias vector to a tensor.
K.binary_crossentropy	出力テンソルと目標テンソルの間のバイナリクロスエントロピー Binary crossentropy between an output tensor and a target tensor.
K.cast_to_floatx	Numpy配列をデフォルトのKerasのfloat型にキャストします Cast an array to the default Keras float type.
K.cast	テンソルを異なる型にキャストします Casts a tensor to a different dtype and returns it.
K.categorical_crossentropy	出力テンソルと目標テンソルの間のカテゴリカルクロスエントロピー Categorical crossentropy between an output tensor and a target tensor.
K.clear_session	現在のTFグラフを壊し，新たなものを作成します Destroys the current TF graph and creates a new one.
K.clip	要素ごとのクリッピング Element-wise value clipping.
K.concatenate	指定した軸に沿ってテンソルのリストを連結します Concatenates a list of tensors alongside the specified axis.
K.constant	引数value, dtype=None, shape=None, name=None Creates a constant tensor.
K.conv1d	1次元の畳み込み 1D convolution.
K.conv2d_transpose	2次元の逆畳み込み（すなわち，転置畳み込み） 2D deconvolution (i.e. transposed convolution).
K.conv2d	2次元の畳み込み 2D convolution.
K.conv3d_transpose	3D deconvolution (i.e. transposed convolution).
K.conv3d	3次元の畳み込み 3D convolution.
K.cos	要素ごとにxのcosを計算します Computes cos of x element-wise.
K.count_params	Kerasの変数におけるスカラーの数を返します Returns the static number of elements in a Keras variable or tensor.
K.ctc_batch_cost	各バッチ要素に対してCTCのlossアルゴリズムを実行 Runs CTC loss algorithm on each batch element.
K.ctc_decode	softmaxの出力をデコードします Decodes the output of a softmax.
K.ctc_label_dense_to_sparse	CTCのラベルを密からスパースなものに変換しますConverts CTC labels from dense to sparse.
K.cumprod	テンソルに対して，指定した軸に沿って累積積を計算します Cumulative product of the values in a tensor, alongside the specified axis.
K.cumsum	テンソルに対して，指定した軸に沿って累積和を計算します Cumulative sum of the values in a tensor, alongside the specified axis.
K.depthwise_conv2d	2D convolution with separable filters.
K.dot	2つのテンソル（かつ/または変数）を掛け合わせ，テンソルを返します Multiplies 2 tensors (and/or variables) and returns a tensor.
K.dropout	xの要素をランダムに0にセットし，その上，テンソル全体をスケールさせます Sets entries in x to zero at random, while scaling the entire tensor.
K.dtype	Kerasのテンソル，または変数のdtypeを文字列で返します Returns the dtype of a Keras tensor or variable, as a string.
K.elu	活性化関数 Exponential linear unit.
K.epsilon	数値演算で使われる微小量を返します Fuzz factor used in numeric expressions.
K.equal	2つのテンソル間の要素ごとの等値性 Element-wise equality between two tensors.
K.eval	テンソルの変数値を評価します Evaluates the value of a variable.
K.exp	要素ごとの指数関数値 Element-wise exponential.
K.expand_dims	添字"axis"でのサイズ1の次元を加えます Adds a 1-sized dimension at index "axis".
K.eye	単位行列をインスタンス化し，それを返します Instantiate an identity matrix and returns it.
K.flatten	平滑化されたテンソル Flatten a tensor.
K.floatx	デフォルトのfloat型を文字列で返します Default float type
K.foldl	fnを使って左から右にelemsの要素を結合させることでelemsを縮約します Reduce elems using fn to combine them from left to right.
K.foldr	fnを使って右から左にelemsの要素を結合させることでelemsを縮約します Reduce elems using fn to combine them from right to left.
K.function	Kerasの関数のインスタンスを作成します Instantiates a Keras function
K.gather	テンソルのreferenceにおける添字の要素indicesを探索します Retrieves the elements of indices indices in the tensor reference.
K.get_session	TF session to be used by the backend.
K.get_uid	デフォルトのグラフにおけるuidを取得します Get the uid for the default graph.
K.get_value	変数の値を返します Returns the value of a variable.
K.get_variable_shape	Returns the shape of a variable.
K.gradients	variablesのlossに関しての勾配を返します Returns the gradients of variables w.r.t. loss.
K.greater_equal	要素ごとの(x >= y)の真理値 Element-wise truth value of (x >= y).
K.greater	要素ごとの(x > y)の真理値 Element-wise truth value of (x > y).
K.hard_sigmoid	セグメントごとのシグモイドの線形近似 Segment-wise linear approximation of sigmoid.
K.identity	入力されたテンソルと同じ内容を持つテンソルを返します Returns a tensor with the same content as the input tensor.
K.image_data_format	画像におけるデフォルトのフォーマット規則（'channels_first' か 'channels_last'）を返します Default image data format convention ('channels_first' or 'channels_last').
K.in_test_phase	テストフェーズではxを選択し，それ以外ではaltを選択します Selects x in test phase, and alt otherwise.
K.in_top_k	Returns whether the targets are in the top k predictions.
K.in_train_phase	学習フェーズではxを選択し，それ以外ではaltを選択します Selects x in train phase, and alt otherwise.
K.int_shape	整数，またはNoneからなるタプルとしての変数，またはテンソルのshapeを返します Returns the shape of tensor or variable as a list of int or NULL entries.
K.is_keras_tensor	Kerasのテンソルかどうかを返します Returns whether x is a Keras tensor.
K.is_placeholder	プレースホルダか否かを返します Returns whether x is a placeholder.
K.is_sparse	テンソルがスパースかどうかを返します Returns whether a tensor is a sparse tensor.
K.l2_normalize	指定した軸に沿って，L2ノルムでテンソルを正則化します Normalizes a tensor wrt the L2 norm alongside the specified axis.
K.learning_phase	学習フェーズのフラグを返します Returns the learning phase flag.
K.less_equal	要素ごとの(x <= y)の真理値 Element-wise truth value of (x <= y).
K.less	要素ごとの(x < y)の真理値 Element-wise truth value of (x < y).
K.local_conv1d	重みを共有しない1次元畳み込みの適用 Apply 1D conv with un-shared weights.
K.local_conv2d	重みを共有しない2次元畳み込みの適用 Apply 2D conv with un-shared weights.
K.log	要素ごとの対数 Element-wise log.
K.logsumexp	log(sum(exp(テンソルの次元を横断した要素)))を計算します Computes log(sum(exp(elements across dimensions of a tensor))).
K.manual_variable_initialization	手動で変数を初期化するかのフラグがセットされます Sets the manual variable initialization flag.
K.map_fn	関数fnをelemsの要素全てに対して当てはめ，その出力を返します Map the function fn over the elements elems and return the outputs.
K.max	テンソル内の最大値 Maximum value in a tensor.
K.maximum	2つのテンソルの要素ごとの最大値 Element-wise maximum of two tensors.
K.mean	指定した軸に沿ったテンソルの平均を計算します Mean of a tensor, alongside the specified axis.
K.min	テンソル内の最小値 Minimum value in a tensor.
K.minimum	2つのテンソルの要素ごとの最小値 Element-wise minimum of two tensors.
K.moving_average_update	変数における移動平均を計算します Compute the moving average of a variable.
K.ndim	テンソルの軸の数を整数で返します Returns the number of axes in a tensor, as an integer.
K.normalize_batch_in_training	平均と標準偏差を計算したのちに，バッチとしてbatch_normalizationを適用します Computes mean and std for batch then apply batch_normalization on batch.
K.not_equal	2つのテンソル間の要素ごとの不等性 Element-wise inequality between two tensors.
K.one_hot	整数のテンソルone-hot表現を導出します Computes the one-hot representation of an integer tensor.
K.ones_like	別のテンソルと同じshapeを持つ全要素が1の変数のインスタンスを作成します Instantiates an all-ones variable of the same shape as another tensor.
K.ones	全要素が1の変数をインスタンス化し，それを返します Instantiates an all-ones tensor variable and returns it.
K.permute_dimensions	テンソルにおける軸の順序を変更します Permutes axes in a tensor.
K.placeholder	プレースホルダーのテンソルをインスタンス化し，それを返します Instantiates a placeholder tensor and returns it.
K.pool2d	2次元のプーリング 2D Pooling.
K.pool3d	3次元のプーリング 3D Pooling.
K.pow	要素ごとの指数乗 Element-wise exponentiation.
K.print_tensor	messageと評価されたテンソルの値を表示します Prints message and the tensor value when evaluated.
K.prod	テンソルに対して，指定した軸に沿って積を計算します Multiplies the values in a tensor, alongside the specified axis.
K.random_binomial	二項分布の値を持つテンソルを返します Returns a tensor with random binomial distribution of values.
K.random_normal_variable	ガウス分布からサンプリングされた値を持つ変数のインスタンスを作成します Instantiates a variable with values drawn from a normal distribution.
K.random_normal	ガウス分布の値を持つテンソルを返します Returns a tensor with normal distribution of values.
K.random_uniform_variable	一様分布からサンプリングされた値を持つ変数のインスタンスを作成します Instantiates a variable with values drawn from a uniform distribution.
K.random_uniform	一様分布の値を持つテンソルを返します Returns a tensor with uniform distribution of values.
K.relu	活性化関数 Rectified linear unit.
K.repeat_elements	xがshape(s1, s2, s3)を持ち，axisが1の場合，この出力はshape(s1, s2 * rep, s3)を持ちます Repeats the elements of a tensor along an axis.
K.repeat	2階テンソルを繰り返します Repeats a 2D tensor.
K.reset_uids	グラフの識別子をリセットします Reset graph identifiers.
K.reshape	指定したshapeにテンソルを整形します Reshapes a tensor to the specified shape.
K.resize_images	4階テンソルに含まれる画像をリサイズします Resizes the images contained in a 4D tensor.
K.resize_volumes	5階テンソルに含まれるvolumeをリサイズします Resizes the volume contained in a 5D tensor.
K.reverse	指定した軸に沿ってテンソルを逆順にする Reverse a tensor along the specified axes.
K.rnn	テンソルの時間次元にわたって反復します Iterates over the time dimension of a tensor
K.round	要素ごとの最も近い整数への丸め Element-wise rounding to the closest integer.
K.separable_conv2d	separableフィルタ込みで2次元の畳み込み 2D convolution with separable filters.
K.set_epsilon	数値演算で使われる微小量をセットします Fuzz factor used in numeric expressions.
K.set_floatx	デフォルトのfloat型をセットします Default float type
K.set_learning_phase	値を固定化するための学習フェーズをセットします Sets the learning phase to a fixed value.
K.set_value	Numpy 配列から，変数の値を設定します Sets the value of a variable, from an R array.
K.set_session	TF session to be used by the backend.
K.set_image_data_format	デフォルトのフォーマット規則をセットします Default image data format convention ('channels_first' or 'channels_last').
K.shape	テンソル，または変数のshapeを返します Returns the symbolic shape of a tensor or variable.
K.sigmoid	活性化関数 Element-wise sigmoid.
K.sign	要素ごとの符号 Element-wise sign.
K.sin	要素ごとにxのsinを計算します Computes sin of x element-wise.
K.softmax	Softmax of a tensor.
K.softplus	Softplus of a tensor.
K.softsign	Softsign of a tensor.
K.sparse_categorical_crossentropy	整数の目標におけるカテゴリカルクロスエントロピー Categorical crossentropy with integer targets.
K.spatial_2d_padding	4階テンソルの2番目と3番目の次元に対してパディングを行います Pads the 2nd and 3rd dimensions of a 4D tensor.
K.spatial_3d_padding	5階テンソルに対して深さ，高さ，幅を表す次元に沿って0パディングを行います Pads 5D tensor with zeros along the depth, height, width dimensions.
K.sqrt	要素ごとの平方根 Element-wise square root.
K.square	要素ごとの二乗 Element-wise square.
K.squeeze	テンソルから添字"axis"での1次元を除きます Removes a 1-dimension from the tensor at index "axis".
K.stack	ランクRのテンソルのリストをランクR+1のテンソルに積み上げます Stacks a list of rank R tensors into a rank R+1 tensor.
K.std	指定した軸に沿ったテンソルの標準偏差を計算します Standard deviation of a tensor, alongside the specified axis.
K.stop_gradient	全ての変数に関して，0の勾配を持つvariableを返します Returns variables but with zero gradient w.r.t. every other variable.
K.sum	テンソルに対して，指定した軸に沿って和を計算します Sum of the values in a tensor, alongside the specified axis.
K.switch	スカラー値に応じて2つの命令を入れ替えます Switches between two operations depending on a scalar value.
K.tanh	活性化関数 Element-wise tanh.
K.temporal_padding	3階テンソルの真ん中の次元に対してパディングを行います Pads the middle dimension of a 3D tensor.
K.tile	xをnでタイル状に配置したテンソルを作成します Creates a tensor by tiling x by n.
K.to_dense	スパースなテンソルを密なテンソルに変換し，それを返します Converts a sparse tensor into a dense tensor and returns it.
K.transpose	行列を転置します Transposes a tensor and returns it.
K.truncated_normal	切断ガウス分布の値を持つテンソルを返します Returns a tensor with truncated random normal distribution of values.
K.update_add	xの値をincrementで加算することで更新する Update the value of x by adding increment.
K.update_sub	xの値をdecrementで減算することで更新する Update the value of x by subtracting decrement.
K.update	xの値をnew_xのものに更新する Update the value of x to new_x.
K.var	指定した軸に沿ったテンソルの分散を計算します Variance of a tensor, alongside the specified axis.
K.variable	テンソルのインスタンス化し，それを返します Instantiates a variable and returns it.
K.zeros_like	別のテンソルと同じshapeを持つ全要素が0の変数のインスタンスを作成します Instantiates an all-zeros variable of the same shape as another tensor.
K.zeros	全要素が0の変数をインスタンス化し，それを返します Instantiates an all-zeros variable and returns it.

以上。