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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。

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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MLPでMNISTの分類問題を行いたい

YM_anoahiro
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投稿2020/01/16 02:48

前提・実現したいこと

MLPのプログラムを作成したいのですが、以下のエラー文が出てきてしまいます。
引数としてlayerが足りないという認識でいいんでしょうか?
その場合、どの部分を直せばいいのか教えてください。

使用教科書:「Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方」

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-7de94fae9473> in <module> 19 #MLPモデル構造を定義 20 model = Sequential ---> 21 model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(in_size,))) 22 model.add(Dropout(0.2)) 23 model.add(Dense(512, activation='relu')) TypeError: add() missing 1 required positional argument: 'layer'

該当のソースコード

python

#MLPでMNISTの分類問題に挑戦 import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.optimizers import RMSprop from keras.datasets import mnist import matplotlib.pyplot as plt # 入力と出力を指定 in_size = 28 * 28 out_size = 10 #MNIST のデータを読み込み (X_train, y_train), (X_test, y_test) =mnist.load_data() # データを28*28=784 の一次元配列に変換 X_train=X_train.reshape(-1,784).astype('float32') / 255 X_test = X_test.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255 # ラベルデータを one-hot ベクトルに直す y_train = keras.utils.np_utils.to_categorical(y_train.astype('int32'),10) y_test = keras.utils.np_utils.to_categorical(y_test.astype('int32'),10) #MLPモデル構造を定義 model = Sequential model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(in_size,))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(512, activation='relu')) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(out_size, activatione='softmax')) # モデルをコンパイル model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=RMSprop(),metrics=['accuracy']) #学習を実行 hist = model.fit(X_train, y_train,batch_size=128,epochs=350,verbose=1,validation_data=(X_test, y_test)) #モデルを評価 score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=1) print('正解率 = ', score[1], 'loss=', score[0]) # 学習の様子をグラフへ描画 # 正解率の推移をプロット plt.plot(hist.history['acc']) plt.plot(hist.history['val_acc']) plt.title('Accuracy') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show() # ロスの推移をプロット plt.plot(hist.history['loss']) plt.plot(hist.history['val_loss']) plt.title('Loss') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show()

お願い

がちがちの初心者なのでoracleのサイトだけ載せていただいても理解するのが難しいためどのように書けばいいか教えて頂けると幸いです。
また、質問のマナー等が間違っている、内容がわかりにくい等ありましたらご指摘お願いします。

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Q71
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2020/01/16 04:16

keras、Pythonのバージョンは?

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