[チュートリアル]TensorFlowを用いた画像認識(2)

株式会社プライムストラクチャーの若手エンジニアのSayaです。
今回は前回に引き続き、TensorFlowを用いた画像認識のチュートリアルを行なっていきます。

TensorFlowが確実にインストールされているか確認する

TensorFlowがインストールされているか確認するために、コマンドに

$ python

と入力するか(出るときはexit()を入力)、pythonファイルを作成し下記のコードを実行して確かめます。


# Python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

Hello, TensorFlow! と表示されたら成功です。

もしエラー表示が出る場合は、公式ページのこちらを参照してみてください。→Common installation problems

Keras

新しいバージョンでのTensorFlow(v1.0以降)では高レベルAPIであるKerasも統合されています。
今回はこれを用いたチュートリアルを行なっていきます。

こちらのページに沿って行いました→Basic classification

kerasがインストールされていると下記のコード入力したとき、


# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print(tf.__version__)

1.10.1」のようにインストールされているTensorFlowのバージョンが表示されます。

Fashion MNISTデータセットをインポートする

Fashion MNISTと呼ばれる、シャツ・スニーカーなど10のカテゴリーに分けられた7万個の画像データの集まりをインポートしていきます。

  • Fashion MNISTとは
    従来よく使われているMNISTのデータをファッションのデータに置き換えたもの。

下記のコードを追加することで、Fashion MNISTのデータをインポートすることが出来ます。


fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

すると下記のようにダウンロードが始まります。


Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-labels-idx1-ubyte.gz
32768/29515 [=================================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-images-idx3-ubyte.gz
26427392/26421880 [==============================] - 3s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
8192/5148 [===============================================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k-images-idx3-ubyte.gz
4423680/4422102 [==============================] - 1s 0us/step

ダウンロードが完了したら、下記のコードを追加してラベルに名前を付けましょう。

class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']

 

続く