自分のための備忘録的なブログです。

Ubuntu14.04LTS を使って、ディープラーニングの勉強をしています。
記載されているコードは、他の OS には互換性がない可能性があります。


DNN:
マシン性能別 学習速度の比較, TFチュートリアルをmodifyする

python3:
オブジェクト指向プログラミングとは, モジュールとインポート、パスを通す, システムコマンド(os), ファイル・フォルダ名取得, 画像の前処理,

Ubuntu14 の初期設定:
Ubuntu14初期設定, 初期設定-2, cudaなども, 初期設定-3

Keras のインストール

というわけで、Keras に挑戦することに相成りました。

Keras Documentation

 

バックエンドに TensorFlow, CNTK または Theano を使い、

フロントエンドでディープラーニングを楽にしてくれるものらしい。

Tensorflow はインストール済み。

CNTK も Theano も定評あるモデルで、いつかは触ってみたいけど、

今回は Tensorflow でいこう。

 

それでは Keras のインストール。 

pip install keras

 

 ただし、対応は Python 2.7-3.5 だそうなので、 Python 3.6 を入れている私は

source activate py35 

しないといけない。

さて、依存パッケージがあるそうで、

 

Kerasは以下のライブラリに依存しています.

numpy, scipy
yaml
HDF5とh5py (モデルの保存や読み込み関数を使う場合のみ)
cuDNN: オプションですが,CNNを使用する場合は推奨

Anaconda で入れてる人は、 numpy, scipy は導入済みのはず。

HDF5っていうのは見つからなかったけど、ぐぐったらどうも HDF5 = h5py らしい。

いつの間にか PyPI でインストールされていた: h5py

 

yaml というのは、データの保存や読み込みに使うようなのだけど、

このインストールは

sudo apt-get install libyaml-dev

 とのこと。

 

かんたん!

 

Keras は公式ドキュメントが日本語化されているし、使い方も TensorFlow よりも簡単!

データの取り回しも numpy で行うようですね。

tf だと、 tf. なんちゃら みたいな Tensor でデータを保持したりしますが、そうすると 

sess.run

しないと中身が見えなくて使いづらいし、

私の中で RAM をバカ食いしている疑惑も。

 

ちうことで、しばらく Keras で遊んでみます。

 

Keras とは、ギリシア語で「角」のことだとさ。