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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。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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kerasでtensorboardが使えない

a_boy

総合スコア54

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投稿2019/03/07 08:52

編集2022/01/12 10:55

下記のコードでtensorboardを使おうとすると

To visualize embeddings, embeddings_data must be provided.

というエラーが返ってきます。
embeddings_dataという引数に何かを渡せばいいのはわかりますが、何を渡せばいいのかがわかりません。

stackoverflowやここteratailでも似たような質問があったのですが、その両方とも明確な回答が得られていないようで、解決には至ってませんでした。

いろいろなサイトを見ても解決できなかったので、質問させていただきました。

コードは以下のものです。具体的にこのコードの何を改善すべきなのかを答えていただけると、ありがたいです。

Google Colaboratoryで動かしています。

python

1import keras 2from keras import layers 3from keras.datasets import imdb 4from keras.preprocessing import sequence 5 6max_features = 2000 7max_len = 500 8 9(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features) 10x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len) 11x_test = sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len) 12 13model = keras.models.Sequential() 14model.add(layers.Embedding(max_features, 128, input_length=max_len, name='embed')) 15model.add(layers.Conv1D(32, 7, activation='relu')) 16model.add(layers.MaxPooling1D(5)) 17model.add(layers.Conv1D(32, 7, activation='relu')) 18model.add(layers.GlobalMaxPooling1D()) 19model.add(layers.Dense(1)) 20model.summary() 21model.compile(optimizer='rmsprop', 22 loss='binary_crossentropy', 23 metrics=['acc']) 24 25!mkdir my_log_dir 26 27callbacks = [ 28 keras.callbacks.TensorBoard( 29 log_dir='my_log_dir', 30 histogram_freq=1, 31 embeddings_freq=1 32 ) 33] 34 35history = model.fit(x_train, y_train, epochs=20, 36 batch_size=128, 37 validation_split=0.2, 38 callbacks=callbacks)

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