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CNN (Convolutional Neural Network)

CNN (Convolutional Neural Network)は、全結合層のみではなく畳み込み層とプーリング層で構成されるニューラルネットワークです。画像認識において優れた性能を持ち、畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれています。

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。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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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投稿2022/09/22 04:52

編集2022/09/22 04:55

前提

pythonとTensorflowについて勉強中の機械学習初心者です。
手書き文字認識の機械学習を行った後、学習済みモデルを読み込んでサンプルの識別を行ったところ、
プログラム起動後1回目のmodel.predictと2回目以降のmodel.predictで処理時間が違っていました。

発生している問題

実行結果を下に示します。
2回目以降の識別は14msしかかかっていないのに、1回目の識別には116msもかかっています。

Python

qを押すと終了 1/1 [==============================] - 0s 116ms/step 正解は 5 識別結果は 5 qを押すと終了 1/1 [==============================] - 0s 14ms/step 正解は 5 識別結果は 5 qを押すと終了 1/1 [==============================] - 0s 14ms/step 正解は 5 識別結果は 5

該当のソースコード

識別用のプログラム

Python

import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets,layers,models import numpy as np import msvcrt as m (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data() train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)) test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)) model = models.load_model('image-classification.h5') while True: print('qを押すと終了') val = m.getch() if val.decode()=="q": break im=train_images[0] im=im.reshape(1,28,28,1) im = im/255.0 predictions_single = model.predict(im) print("正解は ",train_labels[0]) print("識別結果は ",predictions_single[0].argmax(),"\n")

学習用のプログラム

Python

import tensorflow as tf from PIL import Image import skimage.util import os from tensorflow.keras import datasets,layers,models import matplotlib.pyplot as plt filter_size = 3 cwd = os.getcwd() print(cwd) (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data() train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)) test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)) train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0 model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (filter_size, filter_size), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(train_images, train_labels, epochs=5) test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print(test_acc) model.save('image-classification.h5')

実現したいこと

処理時間が違っている理由を突き止めたいです。
また、その理由が述べられているWebサイトを知りたいです。

試したこと

Webサイトで原因の調査を行いました。

Tensorflow2でmodel.predictの推論が遅い!ので他の方法を検証した
Tensorflow2の予想(predict)が遅い件

model.predict()は1つのサンプルだけの識別には向いてないよ!という内容はありましたがなぜ初回だけ時間がかかるのか?といった情報は得られませんでした。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

機械学習のモデルは
畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks)
を参考に作成しました。

Python 3.10.5
Tensorflow 2.9.1

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