回答編集履歴
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修正したコードを追記
answer
CHANGED
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@@ -20,4 +20,73 @@
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```Python
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plt.show()
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22
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```
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-
は不要ですね。
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23
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+
は不要ですね。
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+
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+
---
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+
**【追記】**
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+
実際に実行したコード
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+
```Python
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+
import numpy as np
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+
import matplotlib.pyplot as plt
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+
from keras.datasets import mnist
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32
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+
from keras.layers import Activation, Dense, Dropout
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33
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+
from keras.models import Sequential, load_model
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34
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+
from keras.utils.np_utils import to_categorical
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35
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+
from keras import optimizers
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36
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+
from keras import models
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37
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+
from keras import layers
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+
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39
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+
%matplotlib inline
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40
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+
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41
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+
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
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42
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+
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 784)[:6000]
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43
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+
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 784)[:1000]
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44
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+
y_train = to_categorical(y_train)[:6000]
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45
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+
y_test = to_categorical(y_test)[:1000]
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46
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+
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47
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+
model = Sequential()
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48
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+
model.add(Dense(256, input_dim=784))
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49
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+
model.add(Activation("sigmoid"))
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50
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+
model.add(Dense(128))
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51
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+
model.add(Activation("sigmoid"))
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52
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+
model.add(Dropout(rate=0.5))
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53
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+
model.add(Dense(10))
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54
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+
model.add(Activation("softmax"))
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55
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+
sgd = optimizers.SGD(lr=0.1)
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56
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+
model.compile(optimizer=sgd, loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
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57
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+
model.summary()
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+
history = model.fit(
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+
X_train,
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60
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+
y_train,
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61
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+
batch_size=32,
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62
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+
epochs=5,
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63
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+
verbose=1,
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64
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+
validation_data=(X_test, y_test),
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65
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+
)
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66
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+
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67
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+
acc = history.history["acc"]
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68
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+
val_acc = history.history["val_acc"]
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69
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+
loss = history.history["loss"]
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70
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+
val_loss = history.history["val_loss"]
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71
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+
epochs = range(1, len(acc)+1)
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72
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+
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73
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+
plt.plot(epochs, acc, label="acc", ls="-", marker="o")
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74
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+
plt.plot(epochs, val_acc, label="val_acc", ls="-", marker="x")
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+
plt.ylabel("accuracy")
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+
plt.xlabel("epoch")
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+
plt.legend(loc="best")
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+
```
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+
実行した結果（途中経過は省略しております）
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+
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+
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です。
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もしこれで表示できないのであれば、``matplotlib`` のインストール等に失敗している可能性があります。
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試しに最小限のコード
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+
```Python
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+
%matplotlib inline
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+
import matplotlib.pyplot as plt
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+
plt.plot([0,1],[0,1])
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+
```
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にてグラフが描画できるか確認してみてください。
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