LoginSignup
433
464

More than 3 years have passed since last update.

@wataoka(綿岡 晃輝)

脳死で覚えるkeras入門

Last updated at Posted at 2018-04-25

前書き

　全てのプログラマーは写経から始まる。 by俺

この記事は機械学習入門用ではありません。良質な写経元を提供するためにあります。無駄のないコードと無駄のない説明を用意したつもりです。kerasコーディングを忘れかけた時に立ち返られる原点となれば幸いです。

実行環境

  • python (3.7.10)
  • tensorflow (2.4.1)
  • keras (2.4.3)

対象者

pythonを自分の環境で動かせる人
かつ
keras初心者

■ kerasとは

python で書かれた高水準のニューラルネットワークライブラリ。 (keras公式)

もっとわかりやすく言うと...

ディープラーニングを自力で全部作るのは大変。
でも、kerasを使うと簡単だよ！

■ kerasコーディングの流れ

  1. データを用意する。
  2. モデルを構築する。
  3. モデルにデータを学習させる。
  4. モデルを評価する。

※モデルとは、データを解析し分類したりするものだと考えてください。

1.データを用意する。

　機械学習において最も地道で煩わしい作業ですが、kearsはいくつかのデータセットを用意してくれています。

  • 画像分類

    • MNIST・・・手書き数字(0~9)が70000枚。
    • CIFAR10・・・10種類の画像が60000枚。10種類とは、airplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck
    • CIFAR100・・・100種類の画像が60000枚。
    • Fashion-MNIST・・・服の白黒画像70000枚が10種類の服の種類にラベル付けされている。

  • 自然言語処理

    • IMDB・・・映画レビュー感情分類。
    • ロイターニュース・・・ロイターニュースの記事にトピックがラベル付けされている。

  • 回帰

    • StatLib・・・ボストン近郊の異なる住宅に関する10の属性値。その属性値から住宅価格を予測する。

今回は、この中でも最も簡単なMNISTデータセットを扱います。

mnistについてちょっと説明
こんな感じで数字の手書き画像がいっぱいある。

download 2.png

写経してみよう！
データをロード

from keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

前処理

from keras.utils.np_utils import to_categorical


# 画像を1次元化
x_train = x_train.reshape(60000, 784)
x_test = x_test.reshape(10000, 784)

# 画素を0~1の範囲に変換(正規化)
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

# 正解ラベルをone-hot-encoding
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

2.モデルを構築

モデルの構築方法は2種類あります。

  • Sequentialモデル
  • Finctional モデル

今回は、より簡単なSequentialモデルを構築します。

写経してみよう！

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=784))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

こんな感じで、
modelにlayerをadd!
modelにlayerをadd!
modelにlayerをadd!
を繰り返すだけ。

3.モデルにデータを学習させる

写経してみよう！

model.fit(x_train, y_train,
            batch_size=100,
            epochs=12,
            verbose=1)

4.モデルを評価する

写経してみよう！

score = model.evaluate(x_test, y_test)
print(score[0])
print(score[1])

■ さらなるkerasへ

これで基本的な実装方法の導入は終わりです。

より複雑なモデルを構築するためには先人達の美しいコードを写経することが最良の方法です。

kerasが公式に公開しているサンプルコードの中で、mnistを扱ったモデルばかり記載しました。是非写経してみてください。

参照先：keras exapmle

◆ mnist_mlp.py

ディープニューラルネットワークで実装したモデル。

import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import RMSprop

batch_size = 128
num_classes = 10
epochs = 20

# the data, split between train and test sets
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

x_train = x_train.reshape(60000, 784)
x_test = x_test.reshape(10000, 784)
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
print(x_train.shape[0], 'train samples')
print(x_test.shape[0], 'test samples')

# convert class vectors to binary class matrices
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)

model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

model.summary()

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=RMSprop(),
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(x_train, y_train,
                    batch_size=batch_size,
                    epochs=epochs,
                    verbose=1,
                    validation_data=(x_test, y_test))
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

◆ mnist_cnn.py

畳み込みニューラルネットワークを使用したモデル。


from __future__ import print_function
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras import backend as K

batch_size = 128
num_classes = 10
epochs = 12

# input image dimensions
img_rows, img_cols = 28, 28

# the data, split between train and test sets
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

if K.image_data_format() == 'channels_first':
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
    input_shape = (1, img_rows, img_cols)
else:
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
    input_shape = (img_rows, img_cols, 1)

x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
print('x_train shape:', x_train.shape)
print(x_train.shape[0], 'train samples')
print(x_test.shape[0], 'test samples')

# convert class vectors to binary class matrices
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),
                 activation='relu',
                 input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=batch_size,
          epochs=epochs,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test, y_test))
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

◆ mnist_irnn.py

RNNという時系列データを扱うモデルを画像認識に応用した。

import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.layers import SimpleRNN
from keras import initializers
from keras.optimizers import RMSprop

batch_size = 32
num_classes = 10
epochs = 200
hidden_units = 100

learning_rate = 1e-6
clip_norm = 1.0

# the data, split between train and test sets
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], -1, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], -1, 1)
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
print('x_train shape:', x_train.shape)
print(x_train.shape[0], 'train samples')
print(x_test.shape[0], 'test samples')

# convert class vectors to binary class matrices
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)

print('Evaluate IRNN...')
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(hidden_units,
                    kernel_initializer=initializers.RandomNormal(stddev=0.001),
                    recurrent_initializer=initializers.Identity(gain=1.0),
                    activation='relu',
                    input_shape=x_train.shape[1:]))
model.add(Dense(num_classes))
model.add(Activation('softmax'))
rmsprop = RMSprop(lr=learning_rate)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=rmsprop,
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=batch_size,
          epochs=epochs,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test, y_test))

scores = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('IRNN test score:', scores[0])
print('IRNN test accuracy:', scores[1])

参考

433
464
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
Sign upLogin
433
464