TensorFlow でDeep Learningを試す

Google がDeep Learningのプログラムとして TensorFlow を出しています。まずそのTutorialを試してみました。

Mac 10.11.5 OS X El Capitan

 

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TensorFlow

 
http://d.hatena.ne.jp/shu223/20160105/1451952796 こちらの方は、さらさらと10分で環境構築とテストをされたようですが、当方は多少てこずりました。まず、開発中のコードなのでバージョンアップする中でいろいろと整合性がとれなくなるのでしょう。
 

 install

1. pip のインストール

 
2. Virtualenv のインストール

 
3. Virtualenv 環境作成
Linux, Unixをやっている人からすると突っ込まれそうですが
~/Desktop/tensorflowに作ってみました。

 
4. アクティベートします。コマンドプロンプトが (tensorflow)…$ に変わります

 
5. TensorFlow のインストール

現時点では0.8.0を使わないとこの後のMNISTでエラーになります。また、これはmac用です、Linuxは別のものになります。
0.9.0もあるようですが、あまり最新すぎるのも別のバグがありそうなので…
 

簡単なテストコード

 
環境がいまく設定されているか確認のためにしたのコードを書いて動作させてみます。
1+2を計算するコードです
test01.py

 
pythonで実行します。

答えが「3」になりました。
 

MNIST のチュートリアル

 
MNIST For ML Beginners を試してみましょう。
https://github.com/tensorflow/ にMNISTのコードがありますのでgitでcloneしましょう。
 

もしこのようなエラーが出たらGitをインストールしていない可能性があります。こちらからインストールしておきましょう。

cloneしたtensorflowのツリーに fully_connected_feed.py がありますので、これを実行します。

Activateして、以下のパスに入って実行します。
tensorflow/examples/tutorials/mnist/

 
実行する度に多少変わりますが、90%程度の正解率のようです。

最初は、fully_connected_feed.pyを実行して様々なエラーが次から次と出たのでしたが、全ては最初に0.5.0をインストールしたせいで、git cloneしたものと整合性が取れていなかったからです。tensorflowをuninstallしてからやりなおせば嘘のようにすんなりできました。
 

Tensorboard

 
h20.aiのように結果をビジュアルにブラウザで確認できます。git cloneした中にtensorboardというのがありますがこれを使います。
一度学習すると、そのログが実行したファイルのディレクトリにあります。具体的には…/mnist/fully_connected_feed.py と同じディレクトリにdataというディレクトリがあり、gz, localというファイルができています。

Activateした後でこのdataディレクトリの絶対パスを指定してコマンドを打ちます。

このhttp://0.0.0.0:6006をChromeなどで開くとTensorBardという画面が表示されます。
「EVENTS」の「xentropy_mean」を開くと
 
スクリーンショット 2016-06-16 10.49.25
 
更に、「GRAPH」タブで
スクリーンショット 2016-06-16 10.50.07
 
ニューラルネットワークのヴィジュアライズされました。

 
 
References:
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース
知識ゼロからTensorFlowを使った機械学習で人工知能を作る

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