回答編集履歴
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d
answer
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@@ -3,4 +3,62 @@
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`140608174385808` は自分が使ったときはそのような表示になったことがないのでわかりません。
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コピペすれば動作するコード全体を貼っていただければ、こちらの環境でもそのようになるか確認することはできます。
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コピペすれば動作するコード全体を貼っていただければ、こちらの環境でもそのようになるか確認することはできます。
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バージョンは 2.0.0 を使用しています。
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```python
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import tensorflow as tf
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print(tf.__version__) # 2.0.0
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```
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## 追記
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追記していただいたコードで試しましたが、`` という数字がでるという現象は確認できませんでした。
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なお、Tensorflow に付属している Keras を使用しています。
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```python
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from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Dense, Dropout, Flatten, MaxPooling2D
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from tensorflow.keras.models import Sequential
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from tensorflow.keras.utils import plot_model
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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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"activation": "relu",
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"input_shape": (160, 120, 1),
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}
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dropout = 0.3
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model = Sequential()
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model.add(Conv2D(**options))
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+
model.add(Dropout(dropout))
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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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del options["input_shape"]
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+
model.add(Conv2D(**options))
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+
model.add(Dropout(dropout))
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+
model.add(Conv2D(**options))
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+
model.add(Dropout(dropout))
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+
model.add(MaxPooling2D(pool_size=2))
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+
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+
model.add(Conv2D(**options))
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+
model.add(Dropout(dropout))
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+
model.add(Conv2D(**options))
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+
model.add(Dropout(dropout))
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+
model.add(Conv2D(**options))
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+
model.add(Dropout(dropout))
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+
model.add(MaxPooling2D(pool_size=2))
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+
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+
model.add(Flatten())
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+
model.add(Dense(256, activation="relu"))
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+
model.add(Dense(256, activation="relu"))
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model.add(Dense(17, activation="softmax"))
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+
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=Adam(), metrics=["accuracy"])
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plot_model(model, show_shapes=True, show_layer_names=True, to_file="test.png")
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```
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出力された結果
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