Tensorflow2.0環境で動くように手直ししたkerasのAutoencoderサンプルに中間層の出力をつけくわえてみました。

「Building Autoencoders in Keras」という有名な記事のサンプルを、Tensorflow2.0環境で動くように手直ししてみました。

大したことではないですが。

Windows10＆VsCode＆tensorflow2.0の開発環境でtensorflow.kerasの記述が「unresolved import 'tensorflow.keras'」と警告される件について調べたことを、取り急ぎ書いておきます。

Tensorflow2.0をインストールした環境に、tf.nightlyをインストールしたら、まったく動かなくなってしまいました。

tensorflow2.0に付属の「tf.keras.applications.VGG16」モデルを使って、1000種類の画像を識別できるPythonクラスを簡単に作ってみます。 ※2019/01/21の記事をTensorflow2.0対応にリライトしました。 はじめに 今回利用するモデルはVGG16です。 www.tensorfl…

今回は、ImageNetのうち、tf.keras.applicationsの画像分類ケースで提供される学習済ウェイトで識別可能な1000クラスについて、英語名を日本語に変換するためのJSONファイルを作成してみます。

Tensowflow.kerasの学習<fit()>を、IDLEのコンソール（F5キー利用）で、実行していたら、見たことのない警告メッセージがでました。 WARNING:tensorflow:Method on_batch_end() is slow compared to the batch update (0.100498). Check your callbacks. ちょっと、</fit()>…

tensorflowを1.12にバージョンアップすると、1.11で動かなかった、tf.kerasのmodel.save()が使えるようになるのですが、1.10のままだとエラーになる場合があります。

Neural Network Consoleのモデルを、keras/tennsorflowに書き換えて実行した時に、精度は同じなのか？今回はそういう素朴な疑問をためしてみました。

Neural Network Consoleでグラフィカルに設計を検討するのも捨てがたい。じゃあ、Neural Network Consoleのモデルを、keras/tennsorflowに書き換えてしまえばいいじゃないか・・。今回は、そういう発想の話です。

Neural Network ConsoleのデータセットCSVを、keras/tensorflowのpythonプログラムの中で、直接読み込んで使うのを、試してみます。対象は画像データにしています。

JavaScriptでディープラーニングを実行できる「Tensorflow.js」。今回は、Kerasで学習済のモデルを引き継いで、評価をブラウザで実行させてみました。

JavaScriptを使って、既存のTensorFlowモデルをブラウザ実行できるという「Tensorflow.js」。実に興味深いです。とりあえず、keras学習済モデルからの変換がうまくできるか試してみます。

TensowflowをWindows10にインストールしなおしてみます。前のPCのCPUでAVX命令がサポートされておらず、Tensowflow 1.6以降が動かせなかったので、新しいPCを買ったからです。

f.kerasでmodel.save()が、Tesorflow1.11.0でNotImplementedError例外で落ちるもんだから、あせりまくったです。

Tendorflowのバージョンを、1.6以上にあげると、1.5.0までは問題なくtensorflowを実行できていたPCで、突然、実行不可能になる場合があるので注意しましょう・・という話です。

tensorflow on windowsのバージョンアップ確認とバージョンアップの手順を記録しつつ、環境をあたらしくします。