TensorFlowはじめました : 実践!最新Googleマシンラーニング
キーフレーズ
image train CIFAR weights name graph batch TensorFlow biases sess リスト shape scope get グラフ import add オペレーション 学習 def with t FLAGS データ placeholder print duration conv data TensorFIow epoch input () reader プレースホルダー logits ドロップアウト future from reshape const stddev inference checkpoint distorted label tensorflow TensorBoard placehotder step value variable labet result constant Tensor with byte -1 return padding 画像 実行 評価 最適化 パラメーター initializer run フィルター bias string VGGNet https total mage file モデル varl path loss バッチ 変数 global height Reader record セッション bytes flags variables http:// 可視化 None keep prob tf ⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢⅢ チェックポイント read self node目次
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目次 本書について・ 第 1 章 TensorFIow の基礎・ 1.1 TensorFlow とは・・ 1.2 データフローグラフ・・ グラフの構築・・ グラフの実行・・ 1.3 変数とプレースホルダー 変数・・ プレースホルダー 1.4 テンソル (Tensor) Rank と Shape, Type ・・ 1.5 TensorBoard によるグラフの可視化・ グラフの書き出し・・ TensorBoard の起動・ / / 「 / 「 / 9 、 0 1 亠 00 一 4 一 0 、 6- 、 6 1 イ 1 11 第 2 章 CIFAR-IO の学習と評価・・ 2.1 データの読み込み・ データの人手・・ CIFAR-IO のデータ構造・ 読み込みと構造変更・・ PNG 形式で書き出し・ 2.2 推論 (inference) モデルの構造・・ 推論の実行・・ 2.3 学習 (learn) 最適化アルゴリズム (Optimizer) 学習の結果・・ 2.4 評価 (evaluate) 第 3 章データ保存とフィルターの可視化・・ 3.1 学習データの保存・・ 変数・・ グラフ + 変数・・ 32 フィルターの可視化・・ 変換したフィルター画像・ 8 8 一 8 一 8 一 9 、 0- ワ 3 5 9 、ワ朝 0 -0 0 0 0 1 《 4 、 6 第 4 章 CIFAR -10 奮闘記・・ 4.1 正規化層を追加する・ ・・ 48 ・・・ 48 2 目次
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4.2 訓練データを加工する・ 評価用のプレースホルダーを追加・・・ 標準化 (Standardization) ドロップアウトを設定する・ 4.3 VGGNet のモデルを使う・ 4.4 VGGNet を軽量化する・ 4.5 最適化アルゴリズムを変更する・ バッチサイズを増やす・・ 4.6 4.7 ミニバッチ時に画像データを加工する・ データセットの読み込み・ 画像データの加工とミニバッチによる訓練・ 平価・・ 0- 1 3 一 .0 「 / 7 9 、 0 一 4 ・・・ 66 ・・・ 68 二一一口 あとがき 参考・ 著者紹介・ ・・・ 72 ・・・ 73 ・・・ 75 目次 3
奥付
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TensorFlow はじめました 実践 ! 最新 G 。。 gle マシンラーニング 2016 年 7 月 29 日初版発行 ver. 1.0 (PDF 版 ) 2017 年 7 月 14 日 Ver. 1.3 著者 編集人 発行人 発行 有山圭二 山城敬 井芹昌信 株式会社インプレス R & D 〒 101-0051 http://nextpublishing.jp/ 東京都千代田区神田神保町一丁目 105 番地 ・本書は著作権法上の保護を受けています。本書の一部あるいは全部について株式会社インプレス R & D から文書による許諾を得すに、いかなる方法においても無断で複写、複製することは禁じられてい ます。 ( 02016 Keiji Anyama. AII rights reserved. ISBN978-4-8020-9088-9 日 X に トユ凵凵Ⅱ h ー 0 NextPubIishing ◎本書は NextPub ⅱ shing メソッドによって発行されています。 NextPub ⅱ shing メソッドは株式会社インプレス R & D が開発した、電子書籍と印刷書籍を同時発行できる デジタルファースト型の新出版方式です。 http://nextpublishing.jp/