UpSampling 画像を拡大させる方法を広くUpSamplingと呼ぶらしい tf.keras.layers.UpSampling2D 入力 拡大前の二次元の画像を表現する四次元のテンソル(batch_size,rows,cols,channnels) 出力 拡大後の二次元の画像を表現する四次元のテンソル(batch_size,row…

Input layerについて このKerasテンソルはTensorFlowのシンボリックテンソルオブジェクトで、モデルの入力と出力を知るだけでKerasモデルを構築できるように、Input属性を付与する。 例えば、a, b, cがKerasテンソルの場合、次のようになる： model = Model(…

train_on_batch(x,y) バッチサイズ分のデータを使って一回重みを更新する。 xはinput data, yはtarget data.(与えられる正解ラベル 教師) Returnsは重み更新後のネットワークの出力とラベルから計算される損失関数の値とmodel.complile()のときに指定されたm…

symbolic Tensorとは特定の値を保持していないTensorのことらしい データを流す前のモデルのイメージ？

tf.KerasのSequential APIでインデックスをone-hot表現に変換するlayerに変換する githubで記事を見つけたので日本語で解説する まず、この実装のAPIのもととなったEmbedding layerの引数について Embedding(input_dim,output_dim,input_length=None) これら…

tf.keras.layers.Denseについて Denseの挙動 import tensorflow as tf test_layer = tf.keras.layers.Dense(10) test_layer(tf.zeros([3, 5])) このコードだと、test_layerの挙動は input: <tf.Tensor: shape=(2, 5), dtype=float32, numpy= array([[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], dtype=float32)> output: </tf.tensor:>

GPUが使用可能であるかどうかを確認する print(tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU")) Numpy配列とtf.tensorの違い tensorはGPUに乗せられる。 tensorは変更不可 tf.data:TensorFlow入力パイプラインを構築する 分散ファイルシステムとは 複…