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Python

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(TensorFlow)ラベルとインデックスをどのようにつなげているのかをご教授ください

vibrato

総合スコア52

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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投稿2020/11/17 07:00

例えば「A~J」というラベルの場合はどうするの?のような疑問から生まれた質問です。

python

1from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals 2import tensorflow as tf 3 4mnist = tf.keras.datasets.mnist 5(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 6x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 7 8model = tf.keras.models.Sequential([ 9 tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), 10 tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), 11 tf.keras.layers.Dropout(0.2), 12 tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') 13]) 14model.compile( 15 optimizer='adam', 16 loss='sparse_categorical_crossentropy', 17 metrics=['accuracy'] 18) 19 20model.fit(x_train, y_train, epochs=5) 21predictions = model.predict(x_test) 22 23#ランダムに画像を一枚選んで確認 24choice = random.randint(0, len(x_test) - 1) 25Answer = np.argmax(predictions[choice]) 26print("Answer:", Answer) 27print(predictions[choice])

実行するとランダムに選ばれた結果の
Answer: 3
[2.1797952e-11 1.3550371e-06 8.9729881e-05 9.9982530e-01 6.0890454e-10
1.8325659e-08 1.1303658e-13 7.3808624e-06 2.1408141e-06 7.4108139e-05]

このような値が表示されたとします。このアンサーが正解である時、
「インデックスの3」が「ラベルの3」に該当しているのはわかりますが、それをどのタイミングで関連させているのでしょうか?

A~Jの場合「インデックスの3」=「ラベルのD」という関連付けはどのタイミングで行っているのでしょうか?

ご教授よろしくお願いいたします。

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ベストアンサー

AIの推論結果が3だった場合にDと表示させたい、という意味でしたら、
Keras+CNNでCIFAR-10の画像分類
の「index_to_label」関数でやってる内容みたいなことをします

投稿2020/11/20 23:49

編集2020/11/23 07:32
jbpb0

総合スコア7651

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vibrato

2020/11/28 09:48

ありがとうございます。参考にさせていただきます。
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