Googleが機械学習ツール「TensorFlow」をリリースしたので、さっそくチュートリアルをやってみた。
インストールは以下のようにする。
$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl
今のところ、Python2にしか対応していないようで、Python3で同じようにインストールしようとしたら失敗した。
numpyなど依存関係のあるものも自動的にインストールされる。
以下、公式サイトにある「MNIST For ML Beginners」にあるものをメモ書きしながら実装してみた。
（なお、input_dataというのはtensorflowの関数ではなく、ここにあるものをinput_data.pyという名前で保存しておく必要がある。）
# -*- coding : utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import input_data
# mnistデータを取得）
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
# 入力情報を持たせるためにplaceholderを定義する。
# shape(第2引数)の次元にNoneを指定すると、どんな長さの次元数であっても対応できる。
x = tf.placeholder("float", [None, 784])
# 重みとバイアスを保持するVariableを定義する。
# Variableは操作によって値を修正することのできる変数。
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) # 重み 784次元の入力を受けて10次元の出力を返す
b = tf.Variable(tf.zeros([10])) # バイアス 10次元の出力に加えられる
# ニューラルネットモデルを定義する。
# 入力xと重みWの行列積(tf.matmul)の出力にバイアスbを加え、ソフトマックスで最終的な出力を決定する。
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# 以上でニューラルネットモデルの定義は終わり。
# 以下は、訓練・評価の実装
# (今回のサンプルでは、交差エントロピーで評価して学習しています。)
# 教師データ(正しい答え)を保持するplaceholderを定義する。
y_ = tf.placeholder("float", [None, 10])
# 交差エントロピーの計算式を定義する。
# 教師データy_とモデルからの出力yの対数をとったものとの積を取り、全体の合計を計算する
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y))
# 各ステップにおけるモデルの更新方法を定義する。
# 1ステップごとに0.01の更新率で交差エントロピーが最小になるようにする。
# (ニューラルネットの学習には誤差逆伝搬法が用いられるが、これはモデルが何かで判定しているらしい。)
# (ここでは、y = tf.nn.softmax(...)としたので誤差逆伝搬法がニューラルネットの更新に採用されるようだ。)
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
# すべての変数を初期化するための準備をする。
init = tf.initialize_all_variables()
# Sessionを定義し、すべての変数を初期化する。
sess = tf.Session()
sess.run(init)
# 訓練を行う
# mnistデータをSessionに渡して訓練を行い、train_stepの定義に合わせてモデルを更新する。
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
# 性能評価のための評価式を定義する。
# 入力データに対するモデルの出力yと教師データy_が一致しているか確認する。
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
# 最終的な性能評価は平均値で決定することを定義する。
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
# テストデータとそのラベルを使って性能を評価する。
print sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})
実装していて思ったことは、機械学習用のツールとしてもすごいが、数値解析用のツールとしてもかなり優秀だと思った。簡単に行列計算が定義できて、計算速度も速い印象。
学習機の実装は他のライブラリに比べてかなり簡潔にかけるが、このチュートリアルだけだとブラックボックスな部分が多くてそれが少し気になった。
公式のチュートリアルにはディープラーニングに関してのものもあるので、そちらも試してみたい。