こんにちは、エンジニアのさもです。
Google発の機械学習フレームワーク"TensorFlow"で機械学習をおこなう入門記事です。
第1回目はTensorFlowが動くまでの準備です。
スポンサーリンク
これまで、
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
- 作者: 斎藤康毅
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2016/09/24
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
- この商品を含むブログ (18件) を見る
とか、
- 作者: 中井悦司
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2015/10/17
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
- この商品を含むブログ (2件) を見る
とか、
初めてのディープラーニング --オープンソース"Caffe"による演習付き
- 作者: 武井宏将
- 出版社/メーカー: リックテレコム
- 発売日: 2016/02/19
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
- この商品を含むブログ (8件) を見る
を読んで勉強したり、画像処理系の記事を書いてみたりしていたのですが、いよいよTensorFlowを実際に触って勉強していきます。
これまでも何度かやろうと思ったのですが、公式サイトが英語だったり、なかなかいい本が見つからなかったりで、動き出せませんでした。
そんなときにこちらの本を見つけました。
TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説~
- 作者: 中井悦司
- 出版社/メーカー: マイナビ出版
- 発売日: 2016/09/27
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
- この商品を含むブログ (1件) を見る
まだ3章ぐらいまでしか読んでいませんが、めっちゃいい本！
分かりやすい！
よくみたら機械学習理論入門と同じ方の本だった。この方の本は読みやすい！
TensorFlowのソースもあったので、重い腰をあげて勉強を始めることにしました。
準備
準備といっても、そんなにすることは無いです。
まずは、Anaconda入れましょ！
私は3系（3.6）をいれました。
次に、コマンドﾌﾟﾛﾝﾌﾟﾄでpip install tensorflowと打ってtensorflowをインストール。
最初なので、仮想環境とか考えません（笑）
もし必要になったら、そのときにpyenvとか考えます。
実行環境はjupyter notebookを使います。
コマンドﾌﾟﾛﾝﾌﾟﾄで、jupyter notebookと打ってしばらく待つと、ブラウザが立ち上がって、ノートブックが開きます。
画面右上のnewから、new -> python3 を選ぶと、新しいノートが立ち上がります。
そこへimport tensorflowと打って、Ctrl + Enterで実行されます。
最初時間がかかりますが、エラーが出なければインストール成功です！
準備は終わりです。
あとは本を読みながらソースを書いていきます。
次回から実際にコードを打っていきます。
あと、この書籍での勉強を終えたら、次は（お小遣いと相談して）
TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+ (impress top gear)
- 作者: Nick McClure,株式会社クイープ
- 出版社/メーカー: インプレス
- 発売日: 2017/08/14
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
- この商品を含むブログ (1件) を見る
を読んでみたいです
読者登録をしていただけると、ブログを続ける励みになりますので、よろしくお願いします。
続編記事
- 実装の第１回目です。最小二乗法を用いて、１年間の平均気温の変化をn次式で近似しました
- 実装の第２回目です。TensorBoardの最も基本的な書き方を記事にしてみました
- 実装の第３回目です。ロジスティック回帰を実装しました
- 実装の第４回目です。ロジスティック回帰の応用として、MNISTに挑戦しました
- 実装の第５回目です。隠れ層を追加してMNISTの精度を上げました
