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 = [] # 空のリスト

チュートリアルの中での使われ方

class CollectBatchStats(tf.keras.callbacks.Callback):
  def __init__(self):
    self.batch_losses = [] # 空のリスト
    self.batch_acc = [] # 空のリスト

  def on_batch_end(self, batch, logs=None):
    self.batch_losses.append(logs['loss'])
    self.batch_acc.append(logs['acc'])

除算関連の演算子

演算子	式	意味
/	a/b	a÷b(小数)
//	a//b	a÷bの商
%	a/%b	a÷bの余り

チュートリアルの中での使われ方

steps_per_epoch = image_data.samples//image_data.batch_size # 割り算の商が代入される

リストの結合

リストの結合の例

['aaa','bbb']+['ccc'] # ['aaa','bbb','ccc']

チュートリアルの中での使われ方

classifier_layer = layers.Lambda(classifier, input_shape = IMAGE_SIZE+[3])
# IMAGE_SIZE : [224,224]
# IMAGE_SIZE+[3] : [224, 224, 3]

リストの内包表記

リストの内包表記の例

squares = [x**2 for x in range(10)] # [0, 1, 4, 9, ...]

チュートリアルの中での使われ方

label_names = np.array([key.title() for key, value in label_names])
# label_names中のkey.title()を順番に並べたリストを作成