質問編集履歴
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追記
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で行っています。
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### 追記
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実際のコードを貼ると400行近くなるので一部だけ書き出しました(実行すると同じような画像が出力されます(数字の値が若干異なりますが...))
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+
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+
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+
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```python
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+
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import keras
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+
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+
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+
from keras.layers import Conv2D, Dense, Dropout, Flatten, MaxPooling2D
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+
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+
from keras.models import Sequential
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from keras.optimizers import Adam, RMSprop
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from keras.utils import plot_model
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if __name__ == "__main__":
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options = {
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"filters": 64,
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"kernel_size": 3,
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"padding": "same",
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+
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"activation": "relu",
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+
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"input_shape": (160, 120, 1)
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+
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+
}
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+
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dropout = 0.3
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+
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+
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+
model = Sequential()
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+
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+
model.add(Conv2D(**options))
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+
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+
model.add(Dropout(dropout))
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166
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+
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+
# 2回目以降のConv2Dではinput_shapeがいらないのでdelする
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+
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+
del options["input_shape"]
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+
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+
model.add(Conv2D(**options))
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+
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+
model.add(Dropout(dropout))
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+
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+
model.add(Conv2D(**options))
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+
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+
model.add(Dropout(dropout))
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178
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+
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+
model.add(MaxPooling2D(pool_size=2))
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+
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+
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+
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+
model.add(Conv2D(**options))
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184
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+
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185
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+
model.add(Dropout(dropout))
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186
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+
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187
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+
model.add(Conv2D(**options))
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188
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+
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189
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+
model.add(Dropout(dropout))
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+
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+
model.add(Conv2D(**options))
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+
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193
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+
model.add(Dropout(dropout))
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194
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+
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195
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+
model.add(MaxPooling2D(pool_size=2))
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+
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197
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+
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198
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+
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+
model.add(Flatten())
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200
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+
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201
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+
model.add(Dense(256, activation="relu"))
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202
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+
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203
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+
model.add(Dense(256, activation="relu"))
|
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204
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+
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205
|
+
model.add(Dense(17, activation="softmax"))
|
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206
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+
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207
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+
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208
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+
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209
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+
model.compile(loss="categorical_crossentropy",
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210
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+
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211
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+
optimizer=Adam(),
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212
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+
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213
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+
metrics=["accuracy"])
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214
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+
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215
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+
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216
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+
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+
plot_model(model,
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218
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+
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219
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+
show_shapes=True,
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220
|
+
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221
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+
show_layer_names=True,
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222
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+
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223
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+
to_file="test.png")
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224
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+
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225
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+
```
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226
|
+
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227
|
+
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228
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+
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229
|
+
環境は
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230
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+
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231
|
+
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232
|
+
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233
|
+
| OS | Ubuntu 18.04.3 LTS|
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234
|
+
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235
|
+
|---|---|
|
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236
|
+
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237
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+
|tensorflow-gpu | 1.14.0 |
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238
|
+
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239
|
+
| Keras | 2.2.4 |
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わからないことを最初に書いた
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test
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## わからないこと
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3
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`140608174385808`とタプルの`None`が何を示しているのか分からない。
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4
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+
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5
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+
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6
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+
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7
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## 行ったこと
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8
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+
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1
9
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kerasの学習モデルを可視化しようと
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2
10
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3
11
|
```python
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