Pythonモジュール「TensorFlow/Keras」で深層学習（ディープラーニング）を行う方法について入門者向けに使い方を解説します。
TensorFlow版Kerasとは
TensorFlowとは、Googleが開発している深層学習（ディープラーニング）を行うためのPythonモジュールです。
Kerasは、「TensorFlow」「CNTK」「Theano」といった様々な深層学習モジュールを簡単に扱うためのモジュールですが、2017年にTensorflowに組み込まれました。
このTensorflowに組み込まれたKerasのことを「TensorFlow版Keras」といい、Scikit-learnのような簡単な記述でTensorflowを扱うことができるため、初学者が深層学習プログラミングを始めるのにおすすめです。
- TensorFlow公式ページ：https://www.tensorflow.org/
- TensorFlow公式Github：https://github.com/tensorflow/tensorflow
本記事では、「TensorFlow版Keras」のインストール方法を紹介します。
TensorFlow版Kerasの基本操作
Kerasの基礎的な使い方について下記に整理しました。
画像認識
- 画像分類①(mnistデータセットとMLP（多層パーセプトロン）学習で手描き数字を認識)
- 学習過程の可視化(損失関数、評価関数の推移をグラフ化)
- 画像分類②(mnistデータセットで手描き数字を認識)
- 画像分類③（CIFAR-10データセットとCNNで学習）
- 画像分類④（CNN:畳み込みニューラルネットワーク）
- 画像分類⑤（VGG16データセット）
- 画像分類⑥（Fine-tuning）
- 画像分類⑦（データの水増し）