Tensorflow実験 

概要

なんか社内にあった本に合わせてやってみる。

anacondaインストール

https://www.anaconda.com/distribution/

エラーは出るけどインストールできる。

updateは conda update conda

この矢印から開始、Terminalとかが起動できる。

anacondaのterminalへとconda install Xでいろいろ入れる。

jupyterとかもここで入れる。

anacondaのterminalからJupyter notebookを起動、new -> python を選んで、実行できる環境が立ち上がる。

a = tf.constant(1, name = ‘a’)// tensorを定義

b = tf.constant(2, name = 'b')

c = a + b// 足し算

with tf.Session() as sess:

    print(sess.run(c)) // 3

graph = tf.get_default_graph()

print(graph.as_graph_def())// グラフ定義のデータが出力される

ここで、sess.runするまでは一切の計算が行われていない状態になっている。 = データフローグラフ

Sessionは値が保持されている期間を指している。

可視化

kerasを使ってデータをDLし、matplotを使ってビジュアライズ。

import keras

(x_train, y_train), (x_test, y_test)= keras.datasets.boston_housing.load_data()

%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.size'] = 10*3

plt.rcParams['figure.figsize']  = [18,12]

plt.hist(y_train, bins=20)

plt.xlabel('価格')

plt.ylabel('count')

plt.show()

こんな感じのコードで特定の値を取り出してビジュアライズできる。

続きを読んでく。