‫これで､ 入力､ 出力､ 使用するモデルの準備が整いました｡
‫組み立てることができるようになるのです｡
‫TensorFlowでモデルを構築する方法はたくさんありますが､ その中でも､ 最近TensorFlow
‫2に追加されたTensorFlow carer's APIを使うのがベストでしょう｡
‫0.
‫TensorFlow carer'sでググればいいわけです｡
‫これでよしとしよう｡
‫ケアラーズTensorFlowコア｡
‫さあ､ どうぞ｡
‫HTF carersは､ tensorflowは深層学習モデルを構築・学習するための高レベルのAPIです｡
‫それが､ 私たちの目指すところです｡
‫高速プロトタイピングの最先端の研究と生産に使用され､ 3つの主要な利点があります ユーザーフレンドリー?
‫はい｡
‫モジュール式でコンポーザブル｡
‫はい｡
‫簡単に拡張できる｡
‫これはおそらく､ リンクするのに良いリソースになると思います｡
‫資料編にリンクしておきますね｡
‫このビデオの後､ 10分ほどこのビデオに目を通すだけで､ ちょっとした宿題にはなりません｡
‫質問してディスコードやQ&Aでメッセージを残したいのは､ ケアラーズ・シーケンシャルとファンクショナルとファンクショナルはどこが違うのでしょうか？
‫だから､ それが知りたいんです｡
‫ケアラー逐次APIと機能APIの違い｡
‫ネタバレになりますが､ 今回はシーケンシャルを使用します｡
‫そこで､ ケアラーズTensorFlowガイド､ ケアラーズオーバービューを10分ほど見てください｡
‫そして､ シーケンシャルAPIとファンクショナルAPIの違いについて答えてもらったが､ そこで時間を浪費するのはやめよう｡
‫早速､ コードに手を入れてみましょう｡
‫そして､ キャリアの素晴らしいところは､ ディープラーニングモデルの定義が､ 「ほら､ これがモデルの層だよ､ a」と言うように､
‫簡単にできることです｡ k. この小さなグラフィックに話を戻します｡
‫層というと､ よくニューラルネットワークでは､ こういうのを層と言いますね｡
‫つまり､ ここに入力レイヤーがあることになります｡
‫この層と､ 隠れ層と呼ばれるパターンを発見する層､
‫そして出力層です｡
‫レイヤーというのはそういうことですね｡
‫ケアラーでは､ モデルの層､ 入力の形､ 出力の形を決めていくだけなので､
‫とても簡単なんです｡
‫そこで､ それを実現する関数を作ってみましょう｡
‫マークダウンのセルを作って､ これをマークダウンに変更します｡
‫これで､ 入力､ 出力､ モデルの準備が整いました｡
‫それらをまとめて､ 介護の､ ディープラーニングモデルにしましょう｡
‫素晴らしい｡
‫さて､ 冒頭で「何をするのか機能的に理解したいので､ コードを一行ずつ書き出す」と言いましたが､
‫ここでは関数に落とし込みます｡
‫この関数は､ 入力形状､ 出力形状､ そして選択したモデルを入力またはパラメータとして受け取ります｡
‫そう言った方がいいかもしれませんね｡
‫そして､ 介護者モデルのレイヤーを順次定義して行きます｡
‫まずこれをやって､ 次にこれをやって､ それからあれをやる｡
‫つまり､ リニアなステップバイステップのようなものですね｡
‫これが入力層､ これが中間層､ これが出力層です｡
‫つまり､ 左から右へ､ あるいはディープラーニングの場合は上から下へというように､ 順次実行することが多いのです｡
‫それはすぐにわかります｡
‫そして､ ここでモデルをコンパイルし､ どのように評価し､ 改善すべきかを述べます｡
‫うーん｡
‫今まで見たことないですね｡
‫新しい言葉ですね｡
‫心配しないで､ 私たちはそれを通過して､ 私たちはモデルを構築したいと思います種類をモデルに伝えます｡
‫あるいは入力形状が良い｡
‫そのほうが､ 入力の形がよくなるんです｡
‫そして､ 最後にモデルを返します｡
‫そこそこの歩幅があるんですね｡
‫でも｡
‫私たちは､ それを実現することができます｡
‫そして､ これはどこから持ってきたかというと､ ここに上がってくることができるモデルを作るのです｡
‫TFハブ・デベロッパーのために､ 私たちはそれを閉じたのです｡
‫ここに行けば｡
‫モバイルネットへ戻る｡
‫これがそのステップ､ 彼らのビルドです｡
‫しかし､ これはすぐにわかります｡
‫また､ 他のステップがどこにあるのか気になる場合は､ このビデオを一時停止して､ 意味がわからなくても､
‫これに目を通してみてください｡
‫すぐに読み込むから心配しないでね｡
‫これを読んでから､ またここに来てください｡
‫もしそうでなければ､ もしそれを読み通したくないのであれば､ このままここでコードを進めていきましょう｡
‫ここに行こう｡
‫これらの手順はすべて見ることができます｡
‫これです｡
‫これは､ あくまでも自分たちのための記録ということです｡
‫よし､ じゃあまずコードを書いてみようか｡
‫そして､ 各パーツについて説明します｡
‫そのほうがいいと思うんです｡
‫そこで､ 介助者モデルを構築する関数を作成します｡
‫そこでdef create model｡
‫これは私たち独自のカスタム機能です｡
‫これが､ 書き慣れることです｡
‫だから､ インプットの形になるんです｡
‫というのは､ そこにあるだけです｡
‫素晴らしい出力形状が出力形状に等しくなり､ モデルURLを取得することになるのです｡
‫これは便利な機能で､ 使っているモデルを変更したい場合は､ モデルのURL変数を更新すればよいし､
‫同様に入力形状と出力形状を変更したい場合は､ 後でそれらを変更することもできます｡
‫だからプリントは､ どのモデルを使っているかを調べたいだけなんです｡
‫ということで､ モデルを作ってみましょう｡
‫ここにモデルのURLがあるだけで､ これからモデルのレイヤーを設定します｡
‫だからモデルイコールTFキャリアのドットシーケンシャルなんです｡
‫そして､ Hub Scarers Layerを書きたいのです｡
‫そして､ 私たちはそれを通過させるつもりです｡
‫モデルのURLです｡
‫これがレイヤー1､ 入力層ですね｡
‫そして､ その後にHTFのケアラーをやりたいと考えています｡
‫層でもなく､ 密度でもなく､ そしてユニットの数が私たちの出力形状と等しくなるのです｡
‫そして､ アクティベーションというのは､ おそらく聞いたことがない言葉だと思いますが､ イコール､ ソフトマックです｡
‫レイヤー2
‫これが出力層です｡
‫今すぐ
‫理解できなくても我慢してください｡
‫それでいいんです｡
‫通していくことになります｡
‫これはコードを書く練習に過ぎない｡
‫本当はこっちでやってほしいんですけどね｡
‫不思議な感覚を覚えます｡
‫CoLabでは､ 4つのスペースではなく､ 2つのスペースを使用しています｡
‫でも､ すぐにわかりますよ｡
‫これでよしとしよう｡
‫少しはマシになったようだ｡
‫だから､ そこがどうなっているのかを議論することもなく｡
‫持っているだけでいいんです｡
‫実は､ その方がちょっと良さそうなんです｡
‫こっちだったら､ ちょっとPythonっぽいですね｡
‫ただ､ ここで何が起こっているのか､ よく考えてみてほしい｡
‫そして､ もしあなたが自分の思考回路を助けたいと思ったなら､ いつでもここに目を通すことができることを忘れないでください｡
‫では､ 次にモデルをコンパイルしてみたいと思います｡
‫またしても聞きなれない言葉ですが､ これらについては追って説明します｡
‫だからコンパイルしてください｡
‫このようなコードを書くことに慣れたいだけなのです｡
‫つまり､ これはモデルのインスタンス化であり､ これは本質的にモデルを組み立てることなのです｡
‫つまり､ 介護ロス､ カテゴリカルクロスエントロピーです｡
‫うわー､ 大言壮語ですね｡
‫だから
‫そうか､ 介護者が混乱するなら､ オプティマイザーか｡
‫オプティマイザーとは｡
‫アダム
‫そして､ メトリックス｡
‫これは､ 分類精度を扱うので､ 確実に身近なものになりますね｡
‫ふー｡
‫そして､ 最後にモデルを作りたい｡
‫だから､ 入力形状を構築するためのモデル｡
‫そして､ modelを返す｡
‫では､ 次にコードを実行してみましょう｡
‫疑問があれば､ コードを実行してみてください｡
‫modelはcreate modelに等しいので､ デフォルトのパラメータをすべて使用することができ､ 次にmodel dot summaryに進みます｡
‫建築モデル｡
‫私たちのURLを表示します｡
‫ここで何を見落としていたのか？
‫アトリビュートオプティマイザオプティマイザがない｡
‫これでよしとしよう｡
‫他に何か間違っていることはありますか？
‫ああ｡
‫これは何でしょう？
‫今まで見たことがない｡
‫実際､ 今までに見たことのないものがたくさんあります｡
‫しかし､ このビデオは少し崖っぷちで終わります｡ 次回のビデオでは､ これを突き詰めて議論していきます｡
‫でも､ とりあえず､ 自分のために最低限これを書き直して､ ここがどうなっているのか考えてみてほしい｡
‫こちらもご覧ください｡
‫私たちがここで何をしたと思っているのでしょう？
‫そして､ コードを書いた後､ この出力が出た後｡
‫特にシーケンシャルモデルのセクションを少し読んでみて､ ここでやっていることと関連付けられるかどうか確認してください｡
‫しかし､ それ以外は､ 次のビデオでお会いしましょう､ ここで何が起こっているかを見ていきます｡