Kerasの使い方 Usage of Keras

概要 Overview
ここではニューラルネットワークフレームワークのKerasのインストール方法, 使用方法について説明する.
This documents contains an explanation of how to install Keras, a neural network framework, and its basic usage.
目次 Contents

資料 Documentation

Kerasとは? What is Keras?


KerasはTensorFlow, Theanoをバックエンドとして動作し, 使いやすく抽象化された環境を提供する.

クロスプラットフォームで利用可能であり, Windows, Mac, Linuxでの利用実績がある.

Keras is an open source library for neural networks.

Keras uses whether TensorFlow or Theano (other neural network libraries) as backend, which provides an easy to use, abstract environment.

インストール方法 Installation

  • CPUのみを利用する場合
  1. pip から TensorFlow をインストールする (バックエンドにTensorFlowを選択する場合)
    pip install tensorflow
  2. pip から Keras をインストールする
     pip install keras
  • CPU only
  1. Install TensorFlow using pip (if you choose Tensorflow as backend).
    pip install tensorflow
  2. Install Keras using pip.
     pip install keras
  • GPUを利用する場合 (あらかじめCUDAのインストールが必要)
  1. pip から GPU対応の TensorFlow をインストールする (バックエンドにTensorFlowを選択する場合)
     pip install tensorflow-gpu
  2. pip から Keras をインストールする
     pip install keras
  • Use GPU (install CUDA beforehand)
  1. Install TensorFlow for GPU using pip (if you choose Tensorflow as backend).
    pip install tensorflow-gpu
  2. Install Keras using pip.
     pip install keras

確認作業 Confirm installation

Python を端末で起動し,Kerasをインポートしてみる

Execute Python and import Keras

 >>> import keras

エラーが表示されなければOK. 終了は exit(), または Ctrl+d を押す.

If there is no error, finish with exit() or Ctrl+D.

  • ここからの実習は, インタラクティブな環境があると便利なため, Jupyter-Notebookなどを使って実行することをおすすめする.
You can use Jupyter-Notebook as an interactive environment for practice.

必要なファイルのインポート Files necessary to import

ニューラルネットワークの学習を行うために, ファイルをインポートする.

Import the following files to use neural networks.

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

ネットワークの構成 Network creation

1層のニューラルネットワークのネットワーク構成の例を挙げる. ここでは, 全結合層(Dense)を一層構築し, 活性化関数にシグモイド関数を設定した.

This is an example of how to create a network with a single layer. Here, a fully connected neural network (Dense) is added to an empty network. Then sigmoid function is used for the activation layer.

model.add(Dense(1, input_shape=(2, )))

最適化設定 Optimization settings


モデルの最適化 Model training,t,nb_epoch=1000,batch_size=256,verbose=1)

実行例 Example

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Last-modified: 2017-01-22 (日) 17:44:23 (33d)