import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# データの準備
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()
x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0
# モデルの構築
model = keras.Sequential([
keras.Input(shape=(32, 32, 3)),
layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Flatten(),
layers.Dropout(0.5),
layers.Dense(10, activation="softmax"),
])
# モデルのコンパイル
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
# モデルの学習
model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_split=0.2)
# モデルの評価
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print("Test accuracy:", test_acc)
ランダムサーチを入れて
Prev
ディスカッション
コメント一覧
まだ、コメントがありません