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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。

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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。

Q&A

2回答

1088閲覧

Pythonの人工知能の課題でエラーを解決したい

moisucha

総合スコア1

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投稿2021/07/08 17:59

編集2021/07/08 18:01

発生している問題・エラーメッセージ

File "<ipython-input-8-cc8ee94b7a36>", line 29 kernel_regularizer=regularizers.12 ( ^ SyntaxError: invalid syntax

該当のソースコード

from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Dropout, Flatten from tensorflow.keras import optimizers, regularizers (x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() x_train = x_train/255 x_test = x_test/255 x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) num_classes = 10 y_train = to_categorical(y_train, num_classes) y_test = to_categorical(y_test, num_classes) model = Sequential() weight_decay = 1e-4 model.add( Conv2D( filters=64, kernel_size=(3, 3), input_shape=(28, 28, 1), padding='same', kernel_regularizer=regularizers.12 ( weight_decay), activation='relu' )) model.add( Conv2D( filters=32, kernel_size=(3, 3), padding='same', kernel_regularizer=regularizers.12( weight_decay), activation='relu' )) model.add( MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)) ) model.add( Conv2D( filters=16, kernel_size=(3, 3), padding='same', kernel_regularizer=regularizers.12( weight_decay), activation='relu' )) model.add( MaxPooling2D( pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.4)) model.add(Flatten()) model.add( Dense( 128, activation='relu')) model.add( Dense( 10, activation='softmax')) model.compile( loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizers.Adam(), metrics=['accuracy']) model.summary() batch = 32 epochs = 10 history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=( x_test, y_test ) ) score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print('Test loss:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1]) with open('model.json', 'w') as json_file: json_file.write(model.to_json()) model.save_weights('weight.h5')

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Pythonの教科書pityna9.4です

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回答2

0

推定ですが、

python

1 kernel_regularizer=regularizers.12 (

ではなく

python

1 kernel_regularizer=regularizers.l2 (

でしょう。

「じゅうに」ではなく「えるに」です。

投稿2021/07/08 23:18

ppaul

総合スコア24666

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0

kernel_regularizer=regularizers.12 (

weight_decay),

ここんところが、pythonの文法として解釈できない、といってます。
これどーにかしましょう

投稿2021/07/08 22:31

y_waiwai

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