Hub with Keras(Python編)

Keras

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
  • expression_list
    • リスト、文字列、タプル等の一連のデータ
    • 1度だけ評価される
  • target_list
    • expression_listの要素一つずつが割り当てられる(そしてstatementが実行される)

例1

for i in range(3):
  print(i)

# 結果
# 0
# 1
# 2

例2:breakがあるとループを抜ける

for i in range(3):
  print(i)
  break

# 結果
# 0

参考:チュートリアルのコード

for image_batch,label_batch in image_data:
  print("Image batch shape: ", image_batch.shape)
  print("Labe batch shape: ", label_batch.shape)
  break # ループ1回目で抜ける(print()表示は1回のみとなる)

配列の次元追加/Ellipsisオブジェクト

Numpy配列に次元を追加するには、newaxisを使う

例

import numpy as np
array = np.arange(3)
array2 = array[np.newaxis,:] # 次元追加

# 結果
# array = [0,1,2]
# array2 = [[0,1,2]]

PythonのEllipsisオブジェクト「...」は、「:,」の連続を表す (途中の次元を省略することができる)

参考:チュートリアルのコード

result = classifier_model.predict(grace_hopper[np.newaxis, ...]) # grace_hopperに新しい次元を追加