Pandasで散布図行列(scatter_matrix)を描く 概要 Pandasを使用して、散布図行列(scatter_matrix)を描く方法を示す。 これを使うことで、特徴量が多いデータに対して可視化が可能となる。 環境 Python ver : 3.6.9 Pandas ver : 0.25.3 scikit-learn ver : 0.…

Google ColaboratoryでTensorFlow2.xを使う 概要 Google Colabでは、TensorFlowのバージョンが現時点の(2019/12/15)デフォルトで1.15.0となっている。 TF2.0系を試す場合の方法を示す。 TensorFlow2.x系への切り替え方法 現時点のバージョンを確認 import te…

Python クラスの書き方 概要 Pythonでのクラスの書き方の基本形についてまとめる。 主な目的としては、細かい書き方を忘れたときに、これらをテンプレートとして使用するため。 環境 Python3 基本 class SampleClass: def __init__(self): print('constructo…

TensorBoardをGoogleColabで使用 ◎環境：TensorFlow2.0.0、TensorBoard2.0.1 概要 Google Colaboratory上にて、TensorBoardを使用するためのメモ。 単にfit結果をmatplotlib等で確認するより、より効率的にできる。 大まかな流れとしては、学習時(fit時)にロ…

TensorFlow 1.15 Release Note https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.15.0 TensorFlow 1.15について TensorFlow 1.15について 1.x系の最終リリース 1.x系の機能追加リリース予定はないが、少なくとも1年は脆弱性修正はあり 主要な機能 …

C++によるスレッド生成 ◎環境：Visual Studio 2019 概要 C++によるスレッドの生成のやり方について調査。 Windowsや.NET FrameworkのAPIを使わず、C++の機能のみでスレッド処理を実現する。 [必要なインクルード] #include <iostream> #include <thread> 単純なスレッドの作成 </thread></iostream>…

SwiftでUIImageからピクセルデータ配列に変換する 概要 ここでは、画像データ(UIImage型のデータ)から、画素の配列データ(UInt8型の配列データ)へ変換する方法を示します。 環境 Swift 5.0.1 変換方法 以下のコードにて変換します。 func getByteArrayFromIm…

Swiftのバージョン確認方法 概要 ここでは、コマンドラインを使用し、Swiftのバージョンを確認する方法を記載します。 ◎環境：SwiftがインストールされているmacOS バージョン確認方法 ターミナル.appを起動し、以下を入力 > swift --version # 結果の例 # A…

ターミナルより以下を入力 $ cat /etc/redhat-release 出力例 Scientific Linux release 7.4 (Nitrogen)

sklearn.train_test_split()によるトレーニング用データ/検証用データの分割 ◎環境：Python 3.6.7、scikit-learn 0.21.2 概要 scikit-learnのtrain_test_split()を用いて、データをトレーニング用と検証用に分割する方法をやってみる。 sklearn document - t…

Keras実装練習:線形関数フィット(1) ◎環境：Python 3.6.7、TensorFlow 1.13.1 概要 Kerasの実装練習として、線形関数の回帰をやってみる。 まずはざっと実装し、実行してみる。 実装のポイント 入力データ # 入力データ(訓練用) x_train = np.linspace(-10,1…

Kerasモデルの保存 ◎環境：Python 3.7.2、TensorFlow 1.12 概要 Kerasのモデルの保存方法についてまとめておく。 save() model.save(filePath) HDF5ファイルに、以下を保存 モデルの構造 モデルの重み 学習時の設定(loss/optimizer) 学習の状態(これにより、…

KerasモデルのCoreMLへの変換 ◎環境：Python 3.6.7、TensorFlow 1.13.1、coremltools 2.1.0 概要 Kerasで作成したモデル(HDF5形式)を、AppleのCoreML(.mlmodel形式)で使用できるように変換する。 KerasモデルのHDF5形式での保存 Kerasモデルは、以下コードに…

Python環境のバージョンチェック 概要 Python環境での、Python本体および各パッケージのバージョンをコードを使用して確認する方法をまとめておく。 コードによるバージョン確認方法 以下を実行することで、各バージョンを一括で確認することができる。 impo…

Numpy配列へのノイズ追加 オリジナルデータ オリジナルデータとして、以下のようなデータ(Numpy配列、50点)を用意する。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0,5,50) # 0から5までを50等分したデータを作成 y = x plt.scat…

Hub with Keras(Model編) ◎環境：Python3.7.2/TensorFlow 1.13 概要 TensorFlow/KerasのチュートリアルHub with Kerasをやってみて、調べた内容(モデル関連)をまとめておく。 Model Hub With Kerasでのモデルは、以下のような形となる。 モデル ※補足：出力…

Hub with Keras(Keras編2) ◎環境：Python3.7.2/TensorFlow 1.13 概要 TensorFlow/KerasのチュートリアルHub with Kerasをやってみて、調べた内容(Keras関連)をまとめておく。 saved_model tf.contrib.saved_model.save_keras_modelにより、tf.keras.modelをT…

Hub with Keras(Keras編) ◎環境：Python3.7.2/TensorFlow 1.13 概要 TensorFlow/KerasのチュートリアルHub with Kerasをやってみて、調べた内容(Keras関連)をまとめておく。 ImageDataGenerator keras.preprocessing.image.ImageDataGeneratorクラスは、画像…

Hub with Keras(Python編3) ◎環境：Python3.7.2/TensorFlow 1.13 概要 TensorFlow/KerasのチュートリアルHub with Kerasをやってみて、調べた内容(Python関連)をまとめておく。 リストの初期化 空のリストを作成するには、以下のようにする data = [] # 空の…

Hub with Keras(Python編2) ◎環境：Python3.7.2/TensorFlow 1.13 概要 TensorFlow/KerasのチュートリアルHub with Kerasをやってみて、調べた内容(Python関連)をまとめておく。 numpyのargmax() axis=-1の指定は、最後の軸を表す predicted_class = np.argma…

Hub with Keras(Python編) ◎環境：Python3.7.2/TensorFlow 1.13 概要 TensorFlow/KerasのチュートリアルHub with Kerasをやってみて、調べた内容(Python関連)をまとめておく。 for文 forステートメントの定義 for target_list in expression_list: statement…

matplotlibによる関数プロット 関数のプロット 例：sin(x)のプロット import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(-3,3,0.1) y = np.sin(x) plt.plot(x,y) plt.title("sin(x)") plt.show() plot_sin 例：sin(x)とcos(x)のプロット im…

XCodeビルド時のキーチェーンアクセスについて ◎環境：XCode10.2、Swift5.0 概要 XCodeでのビルド時に、「codesignは、キーチェーンに含まれるキー"xxxx"へアクセスしようとしています。許可するには、キーチェーン"ログイン"へのパスワードを入力してくださ…

Visual Studio 2019 Communityインストール ◎環境：Windows 10 インストール方針 前バージョン(VS2017)はアンインストール VS2017の使用予定がない&SSD容量節約のため 以下プロジェクトがビルドできるように C#デスクトップアプリ C++デスクトップアプリ(Win…

Kerasでのニューラルネットワークモデルの可視化 概要 Kerasライブラリの機能(モジュール)を使用し、ニューラルネットワークモデルの可視化を行う。 環境 Python 3.6.3 TensorFlow 1.12.0 Keras 2.2.4 scikit-learn 0.20.2 pydot 1.4.1 準備 可視化を行うた…

Kerasチュートリアルのポイント - Kerasによる回帰 概要 TensorFlow-Keras回帰チュートリアルをもとに、Kerasによるニューラルネットワーク回帰の実装方法を把握する。 回帰分析を行うデータは、AutoMPG(1970-1980年代の自動車の燃費データ)を用いている。 …

TensorFlow-Kerasを用いたニューラルネットワークによるmake_moonデータの学習(2) 概要 TensorFlow-Kerasを用いて、make_moonデータ(scikit-learn)をニューラルネットワークで学習させる。 その際、ニューラルネットワークのパラメーターを変更したときに、…

TensorFlow-Kerasを用いたニューラルネットワークによるmake_moonデータの学習 概要 TensorFlow-Kerasを用いて、make_moonデータ(scikit-learn)をニューラルネットワークで学習させる。 環境 Python 3.6.3 TensorFlow 1.12.0 Keras 2.2.4 scikit-learn 0.20.…

scikit-learnによる線形回帰 概要 サンプルデータセットに対し、scikit-learnの線形回帰(LinearRegression)を用いて回帰分析を行う。 環境 Python 3.6.3 scikit-learn 0.20.2 線形回帰 データセット：make_regression()を使用 データは訓練用データとテスト…

活性化関数の可視化 非線形 Sigmoid関数(標準Sigmoid関数) SigmoidFunction Tanh関数 TanhFunction ReLU関数 ReLUFunction 活性化関数の比較 ActivationFunction Sigmoid関数は、他のものと比較すると、変化が緩やかとなっている。 0付近の拡大 ActivationFu…