トップページ -> データの扱い -> Keras に付属のデータセット -> Keras に付属のデータセットのうち小画像のデータ
[サイトマップへ], [サイト内検索へ]

Keras に付属のデータセットのうち画像以外のデータ

Python の kerasパッケージには,次のデータセットを簡単にダウンロードできる機能があります.

この Web ページでは、IMDB, Reuters newswire topics, Boston Housing Price を説明する. 残りの CIFAR10, CIFAR100, MNIST, Fashion MNIST は、別のページで説明します

先人に感謝.


前準備

Python のインストール

git のインストール

TensorFlow, Keras のインストール

※ 以下,Windows でこれらをインストール済みであるとして説明を続ける.



Keras に付属のデータセットのうち画像以外のデータ

データセットとは、「データの集まり」のこと.

keras に付属のデータセットを取得するときのオプションについては, https://keras.io/ja/datasets/(日本語版), https://keras.io/datasets/(英語版) に説明されている.

ここでの、オブジェクトの名前付けのルール

IMDB Movie reviews sentiment classification

Python でプロットを行いたい.

※ そのためには, PyCharmなどにある Python コンソールが便利である.

from keras.datasets import imdb
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data()

[image]

配列のサイズ確認

print( X_train.shape )
print( y_train.shape )
print( X_test.shape )
print( y_test.shape )

[image]

X_train の先頭要素の表示(確認のため)

print( X_train[0] )

[image]

実習課題

IMDB Movie reviews sentiment classification データセットのうち学習用の配列データについて,配列の形,次元数,先頭要素の中身を,次のプログラムで確認する

from keras.datasets import imdb
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data()
print( X_train.shape )
print( X_train.ndim )
print( X_train[0] )

[image]

Reuters newswire topics classification

Python でプロットを行いたい.

※ そのためには, PyCharmなどにある Python コンソールが便利である.

from keras.datasets import reuters
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = reuters.load_data()

[image]

配列のサイズ確認

print( X_train.shape )
print( y_train.shape )
print( X_test.shape )
print( y_test.shape )

[image]

X_train の先頭要素の表示(確認のため)

print( X_train[0] )

[image]

実習課題

Reuters newswire topics classification データセットのうち学習用の配列データについて,配列の形,次元数,先頭要素の中身を,次のプログラムで確認する

from keras.datasets import reuters
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = reuters.load_data()
print( X_train.shape )
print( X_train.ndim )
print( X_train[0] )

[image]

Boston housing price regression dataset

Python でプロットを行いたい.

※ そのためには, PyCharmなどにある Python コンソールが便利である.

from keras.datasets import boston_housing
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = boston_housing.load_data()

[image]

配列のサイズ確認

print( X_train.shape )
print( y_train.shape )
print( X_test.shape )
print( y_test.shape )

[image]

X_train の先頭要素の表示(確認のため)

print( X_train[0] )

[image]

実習課題

Boston housing price regression dataset データセットのうち学習用の配列データについて,配列の形,次元数,先頭要素の中身を,次のプログラムで確認する

from keras.datasets import boston_housing
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = boston_housing.load_data()
print( X_train.shape )
print( X_train.ndim )
print( X_train[0] )

[image]

以下、書きかけ

参考Webページ http://www.procrasist.com/entry/2017/01/07/154441

https://keras.io/getting-started/sequential-model-guide/ で言及されている次の事項について.

https://github.com/fchollet/keras/tree/master/examples に記載のプログラムを動かしてみる.

  • CIFAR 10

    https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/cifar10_cnn.py を実行してみる.


    本サイトは金子邦彦研究室のWebページです.サイトマップは,サイトマップのページをご覧下さい. 本サイト内の検索は,サイト内検索のページをご利用下さい.

    問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ) [image]