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Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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。

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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jupyternotebookでkerasの学習を再度行わなくて良い方法を知りたい

seyu0930

総合スコア20

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投稿2021/07/20 02:12

jupyternotebookでkerasを用いてディープラーニングを学習中です。(本:画像認識プログラミングレシピ)

ラーニング中に起きた出来事で質問があります。

python

1print("反復学習回数:", EPOCHS) 2fit_record = model.fit(train_data, train_teacher_labels, batch_size=BATCH_SIZE, epochs=EPOCHS, verbose=1, validation_data=(test_data, test_teacher_labels))

で学習しました。

python

1Epoch 10/10 2469/469 [==============================] - 117s 249ms/step - loss: 1.9950 - accuracy: 0.4271 - val_loss: 2.0233 - val_accuracy: 0.5223

そして学習が終わってその次に検証を行おうとしました。

python

1#検証を行う(test_dataと正解教師ラベルデータを渡す) 2result_score = model.evaluate(test_data, test_teacher_labels, verbose=0)

検証を行う前にtimeouterrorか何かでjupyternotebookの[in]が1からになってしまいました。(そのため当然modelが定義されてないエラーになります)

python

1--------------------------------------------------------------------------- 2NameError Traceback (most recent call last) 3<ipython-input-2-122ad3d33e44> in <module> 4 1 #検証を行う(test_dataと正解教師ラベルデータを渡す) 5----> 2 result_score = model.evaluate(test_data, test_teacher_labels, verbose=0) 6 7NameError: name 'model' is not defined

この場合ももう一度学習し直さなければならないのでしょうか?
結構時間がかかるしこれからも同じことが起きる可能性もあるので何か良い解決策があれば教えていただきたいです。

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回答1

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自己解決

googlecoraboratoryで実行するとうまくできました

投稿2021/07/20 07:54

seyu0930

総合スコア20

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