みなさま、こんばんわ🌜
大阪はまだまだ残暑が続いています😅♨💦
| 1 | Python 3年生 ディープラーニング 5日目 |
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本日は『Python 3年生 ディープラーニング』という本の5日目の学習でした。
今日は学習では「学習済みモデル」を動かしていきます。
残り数ページ。
今日でこの本の学習も終了です😉
| 2 | VGG16の学習済みモデルを作る |
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VGG16 の学習済みモデルを作ります。
VGG16 は、Keras ライブラリの中に入っているので、import で読み込むだけで、すぐに使えます。
上の図は、VGG16 の構成図です👆👆👆
VGG16 は、オックスフォード大学の研究グループが2014年に発表した CNN モデルです。
名前の由来は、16層の畳み込みモデルを持つことから VGG（Visual Geometry Group：視覚的な幾何学のグループ）と命名されました。
シンプルな構造ながら、Imagenet の画像認識コンペで2位を取った高精度なモデルで、今も Keras や Pytorch に学習済みモデルが用意されています。
Keras ライブラリのモデルの要約を表示してみると、全部で 23層 ありました。
プーリング層や全結合層が加わり、7層分増えたというわけですね😉
| 3 | データを読み込んで渡して予測 |
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次に、VGG16 にデータを渡して、それが何の画像か予測してもらいました。
「test.jpg」を指定して、何の画像か予測してもらいました。
機械は、94.6％の確率で「ジャイアント・パンダ」と予測しました。
合っていますね😃❗
次は、一気に8枚の写真を渡して、何の写真か予測してもらいました。
だいたい予測があっています😃
VGG16 は賢いですね😊️
| 4 | PyTorchへ進もう |
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これで、7月4日から進めてきた『Python 〇年生シリーズ』も、既刊分は全て終了となりました。
6冊を勉強するのに1ヵ月20日かかりました。
すごく良いシリーズで、楽しみながら Python の勉強をさせていただきました😊️
良書を出版していただき、作者や出版社の方には感謝の気持ちでいっぱいです💖
次は、「PyTorch」の学習に入りたいと思います。
今日はここまで❗
最後までお読みいただき、ありがとうございました😄
また来てね～😄👋