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

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

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

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

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～😄👋

Python 3年生 ディープラーニング ⑤

Python 3年生ディープラーニング ⑤