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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。

人工知能

人工知能とは、言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術のことです。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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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Functional API 形式で同じことを実現する方法をお教えください。(訂正版)

jafifjiaf_3
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1回答

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205閲覧

投稿2022/10/08 08:27

編集2022/10/08 09:40

前提

Python(Google Colabotatory)でこういった文字識別課題のプログラムを作りました。ご回答お急ぎでお願いいたします。

実現したいこと

このSequential Model 形式ではなく、Functional API 形式で、このプログラムと同じことを実現したいのですが、色々試してみても上手くいきません。Functional API 形式で同じことを実現する方法をお教えください。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

python

1from keras. datasets import mnist 2 3datasets=mnist. load_data() 4(x_train, y_train), (x_test, y_test)= datasets 5 6x_train_flatten. shape 7 8 9import keras 10from keras.models import Sequential 11from keras.layers import Dense, Activation 12 13model=Sequential() 14 15model.add(Dense(256,activation='relu',input_shape=(784,))) 16model.add(Dense(64,activation='relu')) 17model.add(Dense(2,activation='relu')) 18 19model.add(Dense(64,activation='relu')) 20model.add(Dense(256,activation='relu')) 21model.add(Dense(784,activation='sigmoid')) 22 23model.compile(loss='mse',optimizer="adam") 24hist=model.fit(x_train_flatten, x_train_flatten, epochs=30,batch_size=100) 25 26x_test_out=model.predict(x_test_flatten[:10,:]) 27 28from matplotlib import pyplot as plt 29 30fig,axes = plt.subplots(2,10) 31for i in range(10): 32 img=x_test[i,:,:] 33 axes[0][i].imshow(img) 34 axes[0][i].axis('off') 35 36 pred_img=x_test_out[i,:].reshape(28,28) 37 axes[1][i].imshow(pred_img) 38 axes[1][i].axis('off') 39plt.show()

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2022/10/08 11:01

こちらの質問が複数のユーザーから「やってほしいことだけを記載した丸投げの質問」という指摘を受けました。

jbpb0

2022/10/08 09:10

pythonのコードの一番最初の行のすぐ上に ```python だけの行を追加してください また、pythonのコードの一番最後の行のすぐ下に ``` だけの行を追加してください または、 https://teratail.storage.googleapis.com/uploads/contributed_images/56957fe805d9d7befa7dba6a98676d2b.gif を見て、そのようにしてみてください 現状、コードがとても読み辛いです 質問にコードを載せる際に上記をやってくれたら、他人がコードを読みやすくなり、コードの実行による現象確認もやりやすくなるので、回答されやすくなります
jafifjiaf_3

2022/10/08 09:42

アドバイスいただきありがとうございます。編集いたしました。

回答1

0

ベストアンサー

Keras Functional Class APIのリファレンスを参考にされると良いでしょう.
次のコードで実現できます.

Python

1from keras.models import Model 2from keras.layers import Dense, Activation, Input 3 4inputs = Input(shape = (784,)) 5x = Dense(256, activation='relu')(inputs) 6x = Dense(64, activation='relu')(x) 7x = Dense(2, activation='relu')(x) 8x = Dense(64, activation='relu')(x) 9x = Dense(256, activation='relu')(x) 10outputs = Dense(784, activation='sigmoid')(x) 11 12model = Model(inputs = inputs, outputs = outputs)

投稿2022/10/08 10:26

編集2022/10/08 10:26
PondVillege

総合スコア1032

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