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# 入力からエンコードされる部分までのネットワークをモデルとする
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-
encoder = Model(input=input_img, output=encode)
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+
encoder = Model(input=input_img, output=encoded)
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間違いだった部分を削除して説明を追加しました
test
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> 次元削減する重みだけを取り出したいのですが、どのようにすればよいでしょうか？
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+
次元削減をするソースは、
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+
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+
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+
```python
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+
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+
autoencoder = Model(input=input_img, output=decoded)
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```
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+
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+
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+
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+
まで上のソースまで同じで、そのあと以下のように書いてください。
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+
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+
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+
```python
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+
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+
# 保存した重みを復元する
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+
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+
autoencoder.load_weights('D:/autoencoder.h5')
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+
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+
# 入力からエンコードされる部分までのネットワークをモデルとする
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encoder = Model(input=input_img, output=encode)
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+
# テストデータを入力して結果を取り出す
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+
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-
encoder.predict(X_test)
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+
dimetnension_reduced_data = encoder.predict(X_test)
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```
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-
というような感じではないでしょうか。
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+
これでどうでしょうか。
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モデルの重みを保存する時
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```
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encode.save_weights('D:/encoder.h5')
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```
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も一緒にしておいて、次元削減をする方のプログラムはモデルの定義後に
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```
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encode.load_weights('D:/encoder.h5')
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encode.predict(X_test)
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とでもすればいいかと思いました。
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かんちがいを訂正
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> 次元削減する重みだけを取り出したいのですが、どのようにすればよいでしょうか？
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encoder = Model(input=input_img, output=encode)
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encoder.predict(X_test)
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というような感じではないでしょうか。
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以下かんちがい。失礼しました。
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とでもすればいいかと思いました。
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