AlphaZero

2019年7月30日

一昨日、本屋にいったらコンピューター書籍のところに

が置いてあり思わず手にとって見ると6月25日初版となっていたの

で直近に出た物のようです。ラズパイで学ぶ機械学習で次に読み

たい本を探していたがなかなかいいものがなく内容をパラパラと

見たらわかりやすそうだったのが第一印象です。前回買った直感

ディープランニングがとっつきにくく積読となってしまい、今回も

同じようになってしまうのかという不安があり、買うかどうか迷っ

たのですが購入しました。

Google Colaboratory を使って作業をステップバイステップで

進めるため高性能なパソコンやサーバーは必要ないとのことです。

プラグラミングなどは初心者ですが、読み終えるよう、この記事

を随時更新して進捗を報告したいと思います。アウトプットと

忘備録を兼ねてです。

この記事のみ更新していきます

2-3

Google Colaboratoryの使い方

こんな便利なものがあったとは!  わざわざパソコンにanacondaを

入れる必要はなかったのしょうか?

GPU TPUが使えるとのこと

!古いパッケージのインストール

!pip install <パッケージ名>==<バージョン>

!pip uninstall tensorflow

!pip install tensorflow==1.13.1

2-3

Pythonの文法 随時参照しながら読んでいこうと思う

3-1

TensorFlow ,Numpy,matoplotlibなどはGoogle Colabにすでにインストールされている

%matplotlib inline

データセットの画像の確認

for i in range(10):
plt.subplot(1,10,i+1)
plt.imshow(train_images[i],’gray’)
plt.show()

データセットのラベルの確認

print(train_labels[0:10])


データセットの画像の前処理

2次元配列 28×28 を1次元配列 784 に

なかなか進まない(-_-;)

ここで本にサンプルデータの提供がありそれをダウンロードし

Google Colabo で確認しながら進めていくと うまく進む

ことに気づいた。当たり前のことだがそれをしてくださいとは

書いていない。

つづく

 

機械学習

Posted by seishi