KerasでMNIST手書き文字分類問題を試した。
実行環境
Python 3.6.0
Keras 1.2.2
Tensorflow 1.0.1
GeForce 780Ti
コード
ライブラリのインポート
import numpy as np np.random.seed(123) from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils
MNISTデータセットのロード
from keras.datasets import mnist (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
データセットの画像を表示
import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(X_train[1])
データを事前処理
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 28, 28, 1) X_train = X_train.astype('float32') X_test = X_test.astype('float32') X_train /= 255 X_test /= 255
ラベルのデータ構造変更
Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 10) Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 10)
ネットワークを定義
model = Sequential() model.add(Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu', input_shape = (28, 28, 1))) model.add(Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(10, activation='softmax'))
誤差関数、勾配法を定義する。
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
訓練
history = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1)
評価
score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0) print(score)
Accuracyの可視化
fig = plt.figure() plt.plot(history.history['acc']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.xlim(0, 10) plt.savefig('acc.png')
Lossの可視化
fig = plt.figure() plt.plot(history.history['loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.xlim(0, 10) plt.savefig('loss.png')
モデルの可視化
可視化のための事前準備として、graphvizとpydot_ngをインストール
apt-get install graphviz pip install pydot_ng
from keras.utils.visualize_util import plot plot(model, to_file='model.png')
