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Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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keras python このコードの意味

nobita

総合スコア66

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

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投稿2018/12/24 14:25

現在 pythonとkeras を使い ある書籍の内容にある、kaggle の 猫と犬の分類の問題をといていて下記のコードが出てきました。

しかし、下記コードの
features[i * batch_size:( i + 1 )* batch_size] = features_batch
labels[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] = labels_batch

の部分が具体的にどんなことをしてるのかがいまいちわかりません。。。
features[20:21] に features_batch をいれている?
でもなぜ、20:21なの?
って感じです。アドバイスお願いします。

python

1base_dir = "./cat_and_dogs_small" 2 3train_dir = os.path.join(base_dir,"train") 4validation_dir = os.path.join(base_dir,"validation") 5test_dir = os.path.join(base_dir,"test") 6 7datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) 8batch_size=20 9 10 11def extract_features(directory,sample_count): 12 # 0の配列を作成する。 13 features = np.zeros(shape=(sample_count,4,4,512)) 14 labels = np.zeros(shape=(sample_count)) 15 generator = datagen.flow_from_directory(directory, 16 target_size=(150,150), 17 batch_size=batch_size, 18 class_mode="binary") 19 20 i = 0 21 for inputs_batch,labels_batch in generator: 22 23 features_batch = conv_base.predict(inputs_batch) 24 features[i * batch_size:( i + 1 )* batch_size] = features_batch 25 labels[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] = labels_batch 26 i += 1 27 28 if i * batch_size >= sample_count: 29 break 30 31 return features,labels

python

1train_features,train_labels = extract_features(train_dir,2000) 2validation_features,validation_labels = extract_features(validation_dir,1000) 3test_features,test_labels = extract_features(test_dir,1000) 4コード
kotai2001👍を押しています

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quickquip

2018/12/24 23:37

どういう手法を使っているか、手法の名前など書いてないですか? (アンサンブルとか転移学習とか、そういう名前です) 「下記のコードが出てきました」というのはどこに出てきたのでしょうか? その書籍ですか?
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回答1

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ベストアンサー

こんにちは。

features[i * batch_size:( i + 1 )* batch_size] = features_batch

上のコードでbatch_size = 20だったとき
features[0:20], features[20:40], features[40:60], と増えていくのはわかるでしょうか。

ここでは特徴(feature)と正解(label)のリストに
指定フォルダから読み込んだデータをバッチサイズずつ詰め込んでいます。

投稿2018/12/25 08:00

firedfly

総合スコア1131

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nobita

2018/12/25 13:16

なるほど!!! ありがとうございます。 すっきりしました!!
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