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int8, int16, int32, int64と沢山のint型があるが、何も指定しなければどうなるの？

2024年6月8日未分類

NumPyのデータ型について、何も指定しない場合、整数型のデフォルトはint32です。これは、システムのアーキテクチャによって異なる場合がありますが、一般的には32ビット整数がデフォルトとなります。

例えば、np.arra ...

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numpyのravelとflattenについて

2024年6月8日未分類

NumPyのravel()とflatten()は、多次元配列（ndarray）を1次元配列に変換するためのメソッドですが、いくつかの違いがあります。

ravel():

ravel()は、元の配列と同じメモリを共有して ...

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ndarrayやmatrixは？

2024年6月8日未分類

NumPyでは、ndarrayとmatrixの2つの主要な行列型があります。

ndarray (N-dimensional array): NumPyの多次元配列オブジェクトであり、多次元の数値データを効率的に格納します。 ...

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numpyの型を教えて

2024年6月8日未分類

NumPyの主要なデータ型には以下のものがあります：

bool_: 真偽値を表すデータ型
int_: デフォルトの整数型
intc: C言語のint型と同じサイズの整数型
intp: インデックス用の整数型 ...

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変わっていないってば、先の回答と見比べてみて

2024年6月8日未分類

おっしゃる通りです。失礼しました。修正がなされておらず、同じエラーが続いています。このエラーは、モデルの入力形状が期待される形状と一致していないことを示しています。具体的には、モデルが (None, 5) の形状を期待しているのに対し ...

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Epoch 1/100 ————————————————————————— ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[158], line 48 44 model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’]) 46 # モデルのトレーニング 47 # model.fit([question_sequences, answer_sequences[:, :-1]], answer_sequences[:, 1:], epochs=100) —> 48 model.fit([question_sequences, answer_sequences[:, :-1]], answer_sequences[:, 1:], epochs=100) 51 # モデルの保存 52 model.save(“qa_model”) File ~anaconda3libsite-packageskerasutilstraceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.traceback) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # `tf.debugging.disable_traceback_filtering()` —> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~AppDataLocalTemp__autograph_generated_file4r8nvhy_.py:15, in outer_factory.<locals>.inner_factory.<locals>.tf__train_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True —> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag.ld(self), ag.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False ValueError: in user code: File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasenginetraining.py”, line 1284, in train_function * return step_function(self, iterator) File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasenginetraining.py”, line 1268, in step_function outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasenginetraining.py”, line 1249, in run_step outputs = model.train_step(data) File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasenginetraining.py”, line 1050, in train_step y_pred = self(x, training=True) File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasutilstraceback_utils.py”, line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasengineinput_spec.py”, line 298, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Input 1 of layer “model_7” is incompatible with the layer: expected shape=(None, 5), found shape=(None, 4)

2024年6月8日未分類

先程のエラーが再度発生しましたね。このエラーは、モデルの入力形状が予期しない形状になっていることを示しています。モデルの入力が (None, 5) の形状を期待していますが、実際の形状は (None, 4) です。

この問 ...

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Epoch 1/100 ————————————————————————— ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[157], line 47 44 model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’]) 46 # モデルのトレーニング —> 47 model.fit([question_sequences, answer_sequences[:, :-1]], answer_sequences[:, 1:], epochs=100) 49 # モデルの保存 50 model.save(“qa_model”) File ~anaconda3libsite-packageskerasutilstraceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.traceback) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # `tf.debugging.disable_traceback_filtering()` —> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~AppDataLocalTemp__autograph_generated_file4r8nvhy_.py:15, in outer_factory.<locals>.inner_factory.<locals>.tf__train_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True —> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag.ld(self), ag.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False ValueError: in user code: File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasenginetraining.py”, line 1284, in train_function * return step_function(self, iterator) File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasenginetraining.py”, line 1268, in step_function outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasenginetraining.py”, line 1249, in run_step outputs = model.train_step(data) File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasenginetraining.py”, line 1050, in train_step y_pred = self(x, training=True) File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasutilstraceback_utils.py”, line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasengineinput_spec.py”, line 298, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Input 1 of layer “model_6” is incompatible with the layer: expected shape=(None, 5), found shape=(None, 4)

2024年6月8日未分類

このエラーは、モデルの入力の形状が期待されている形状と一致しないために発生しています。モデルの入力が期待される形状は (None, 5) ですが、実際の形状は (None, 4) です。

これは、answer_sequen ...

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シンプルなPythonのソースコードおしえてtensorflowの

2024年6月8日未分類

以下は、TensorFlowを使用してシンプルな質問応答システムを実装するPythonのサンプルコードです。この例では、エンコーダー・デコーダーモデルを使用しています。

python
import numpy as np ...

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それを、tensorflowでも実現できる？

2024年6月8日未分類

はい、TensorFlowでも自然言語処理のモデルを構築して、質問に回答するシステムを実装することができます。TensorFlowは、ニューラルネットワークを構築し、トレーニングするための包括的なフレームワークであり、自然言語処理のタ ...

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チャットGPTは、学習データが膨大にあるから、適切な答えをだせてるの？

2024年6月8日未分類

はい、一般的にはそうです。ChatGPTは大規模な学習データセットで事前学習されたモデルであり、多岐にわたるトピックや文脈をカバーすることができます。そのため、一般的な質問や一般的なトピックに関する適切な回答を生成する能力があります。 ...

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import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences # 質問とその答えのペアのデータセット questions = [“What is your name?”, “How old are you?”, “What is your favorite color?”] answers = [“My name is ChatGPT.”, “I am 5 years old.”, “My favorite color is blue.”] # Tokenizerの準備 tokenizer = Tokenizer() tokenizer.fit_on_texts(questions + answers) # データを数値シーケンスに変換 question_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(questions) answer_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(answers) # パディング maxlen = max(max(len(seq) for seq in question_sequences), max(len(seq) for seq in answer_sequences)) question_sequences = pad_sequences(question_sequences, padding=’post’, maxlen=maxlen) answer_sequences = pad_sequences(answer_sequences, padding=’post’, maxlen=maxlen) # モデルの構築 vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1 embedding_dim = 128 units = 256 encoder_inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(maxlen,)) encoder_embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, mask_zero=True)(encoder_inputs) encoder_outputs, state_h, state_c = tf.keras.layers.LSTM(units, return_state=True)(encoder_embedding) encoder_states = [state_h, state_c] decoder_inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(maxlen,)) decoder_embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, mask_zero=True)(decoder_inputs) decoder_lstm = tf.keras.layers.LSTM(units, return_sequences=True, return_state=True) decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_embedding, initial_state=encoder_states) decoder_dense = tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation=’softmax’) decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs) # モデルの定義 model = tf.keras.models.Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs) # モデルのコンパイル model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’]) # モデルのトレーニング model.fit([question_sequences, answer_sequences[:, :-1]], answer_sequences[:, 1:], epochs=100) # モデルの保存 model.save(“qa_model”)

2024年6月8日未分類

提供されたコードは、シンプルなSeq2Seqモデルを使用して質問とその答えのペアを学習する方法を示しています。Seq2Seqモデルは、機械翻訳や会話モデリングなどのタスクに使用されることがあります。

このコードでは、以下の ...

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Epoch 1/100 ————————————————————————— ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[147], line 47 44 model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’]) 46 # モデルのトレーニング —> 47 model.fit([question_sequences, answer_sequences[:, :-1]], answer_sequences[:, 1:], epochs=100) 49 # モデルの保存 50 model.save(“qa_model”) File ~anaconda3libsite-packageskerasutilstraceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.traceback) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # `tf.debugging.disable_traceback_filtering()` —> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~AppDataLocalTemp__autograph_generated_file4r8nvhy_.py:15, in outer_factory.<locals>.inner_factory.<locals>.tf__train_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True —> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag.ld(self), ag.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False ValueError: in user code: File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasenginetraining.py”, line 1284, in train_function * return step_function(self, iterator) File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasenginetraining.py”, line 1268, in step_function outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasenginetraining.py”, line 1249, in run_step outputs = model.train_step(data) File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasenginetraining.py”, line 1050, in train_step y_pred = self(x, training=True) File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasutilstraceback_utils.py”, line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File “C:Usersdell25anaconda3libsite-packageskerasengineinput_spec.py”, line 298, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Input 1 of layer “model” is incompatible with the layer: expected shape=(None, 5), found shape=(None, 4)

2024年6月8日未分類

このエラーは、モデルの入力形状が期待される形状と一致しないことを示しています。具体的には、次の行でエラーが発生しています。

python
model.fit(], answer_sequences, epochs=100 ...

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例えば、学習させていない事を質問したらどうなるの？

2024年6月8日未分類

学習していないテキストを使用して質問すると、モデルは適切な答えを生成することができません。なぜなら、モデルは学習時に使用されたデータに基づいて動作し、学習していないテキストについての知識を持っていないからです。

したがって ...

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このqa_modelをつかうにはどうしたらいいの？

2024年6月8日未分類

qa_modelを使用するには、次の手順に従います。

モデルのロード: モデルをロードして使用するために、次のコードを実行します。
python
import tensorflow as tf# モデルのロードmo ...

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TensorFlowをつかったサンプルコード頂戴

2024年6月8日未分類

以下は、TensorFlowを使用してシンプルな質問応答（QA）モデルを構築するサンプルコードです。このコードは、質問とその答えのペアのデータセットを使用して、LSTM（Long Short-Term Memory）ベースのリカレント ...

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質問したら答えるような文章生成AIをPythonで無料で作りたいんだ。

2024年6月8日未分類

素晴らしいプロジェクトですね！Pythonを使用して質問に答える文章生成AIを無料で作成することは可能です。以下は、そのための基本的な手順です。

データ収集: まず、質問とその答えのペアのデータセットを収集する必要がありま ...

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NLTKとは

2024年6月8日未分類

NLTK（Natural Language Toolkit）は、自然言語処理（NLP）のためのPythonのライブラリです。NLTKは、自然言語のテキストから情報を抽出し、解析するためのツールやデータセットを提供します。以下は、NLT ...

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APIだとお金かかるでしょ?無料なのでいうとなにがある？

2024年6月8日未分類

はい、一部のAPIは有料で提供されていますが、幸いにも無料で利用できるAPIも多数あります。以下は、無料で利用できるいくつかのAPIの例です。

OpenAI API: OpenAIは、GPT-3などの高度な自然言語処理モデ ...

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文章生成AIに興味がありまくる、Pythonでできる？

2024年6月8日未分類

はい、Pythonを使用して文章生成AIを構築することができます。文章生成AIは自然言語処理（NLP）の分野で活用され、様々なアプリケーションに応用されています。Pythonには、文章生成に使用できる多くのライブラリやフレームワークが ...

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excelの区切り位置で、セル内の改行を指定したい

2024年6月8日未分類

Excelでは通常、セル内の改行を直接指定することはできません。代わりに、セル内で改行したい位置に改行文字を挿入する必要があります。具体的には、改行したい位置でAltキーを押しながらEnterキーを押すことで、セル内に改行を挿入するこ ...

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どうしたらいい？

2024年6月8日未分類

大量の商品を効果的に表示するためには、以下のようなアプローチが考えられます。

ページネーションを実装する: ページネーションを使用して、アイテムを複数のページに分割し、各ページに適切な数のアイテムを表示します。これにより、 ...

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線形写像ってなに

2024年6月8日未分類

線形写像（または線型写像）は、線形代数学における重要な概念の1つです。線形写像は、ベクトル空間から別のベクトル空間への関数であり、その定義域と値域がともにベクトル空間である写像です。

具体的には、ベクトル空間 VVV から ...

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