質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

88.23%

Tensorflowで予測を出す

解決済

回答 1

投稿 編集

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 663

Yhaya

score 377

環境

  • Tensorflow 1.12.0

やりたいこと

MNISTを学習させたモデルを使って、予測結果を出力したい。

学習に使ったモデル

訓練データはKaggleのMNISTのデータを使っています。

# 使う関数を定義
def shuffle_batch(X, y, batch_size):
    rnd_idx = np.random.permutation(len(X))
    n_batches = len(X) // batch_size
    for batch_idx in np.array_split(rnd_idx, n_batches):
        X_batch, y_batch = X[batch_idx], y[batch_idx]
        yield X_batch, y_batch

def leaky_relu(z, name=None):
    return tf.maximum(0.01 * z, z, name=name)

# モデル構築
n_inputs = 28 * 28  # MNIST
n_hidden1 = 300
n_hidden2 = 100
n_outputs = 10

X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_inputs), name="X")
y = tf.placeholder(tf.int32, shape=(None), name="y")

with tf.name_scope("dnn"):
    hidden1 = tf.layers.dense(X, n_hidden1, activation=leaky_relu, name="hidden1")
    hidden2 = tf.layers.dense(hidden1, n_hidden2, activation=leaky_relu, name="hidden2")
    logits = tf.layers.dense(hidden2, n_outputs, name="outputs")
with tf.name_scope("loss"):
    xentropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits)
    loss = tf.reduce_mean(xentropy, name="loss")

learning_rate = 0.01
with tf.name_scope("train"):
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)
    training_op = optimizer.minimize(loss)
with tf.name_scope("eval"):
    correct = tf.nn.in_top_k(logits, y, 1)
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct, tf.float32))

init = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver()

# 訓練
n_epochs = 40
batch_size = 50

with tf.Session() as sess:
    init.run()
    for epoch in range(n_epochs):
        for X_batch, y_batch in shuffle_batch(X_train, y_train, batch_size):
            sess.run(training_op, feed_dict={X: X_batch, y: y_batch})
        if epoch % 5 == 0:
            acc_batch = accuracy.eval(feed_dict={X: X_batch, y: y_batch})
            acc_valid = accuracy.eval(feed_dict={X: X_test, y: y_test})
            print(epoch, "Batch accuracy:", acc_batch, "Validation accuracy:", acc_valid)

    save_path = saver.save(sess, "./my_model_final.ckpt")


訓練で得られたパラメータは、チェックポイントとして保存しました。

予測

tf.reset_default_graph()

X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_inputs), name="X")
y = tf.placeholder(tf.int32, shape=(None), name="y")

with tf.name_scope("dnn"):
    hidden1 = tf.layers.dense(X, n_hidden1, activation=leaky_relu, name="hidden1")
    hidden2 = tf.layers.dense(hidden1, n_hidden2, activation=leaky_relu, name="hidden2")
    logits = tf.layers.dense(hidden2, n_outputs, name="outputs")

saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, './my_model_final.ckpt')
    pred = logits.eval(feed_dict={X: X_train})

result = np.argmax(pred, axis=1)

トレーニングデータでは最終的に、精度がほとんど1になるのですが、上のコードを使って、トレーニングデータの予測を行って正解ラベルと比べるとほとんどあっていません。

どのようにすれば、モデルを予測に使えるのでしょうか?

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼

  • tiitoi

    2019/03/04 16:57

    変数 pred はどこで定義されているんでしょうか?コードの一部ではなく、コピペしたら動くコード全体を貼ってください

    キャンセル

  • Yhaya

    2019/03/04 17:27

    予測のSession部分を追加しました。データはKaggleにあるMNISTのデータを使っています。

    よろしくお願いいたします。

    キャンセル

  • tiitoi

    2019/03/04 17:43 編集

    質問欄のコードの見る限りでは問題があるようには見えません。
    "コピペで完全に動くコード"を貼っていただけないと、こちらで動かせないので原因はわからないです。

    キャンセル

  • Yhaya

    2019/03/04 18:01

    すみません。Kaggleのリンクを張るために最初から全実行したら、問題が発生しなかったので、いろいろやっているうちにカーネルが変なことになっていただけでした。

    ご迷惑をおかけしました

    キャンセル

回答 1

check解決した方法

0

Kaggleのリンクを張るために最初から全実行したら、問題が発生しなかったので、いろいろやっているうちにカーネルが変なことになっていただけでした。

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 88.23%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る