keras版の手書き数字認識(MNIST)サンプルを実行してみる。
環境
OS : Windows 7 64bit
Anaconda : 4.4.0 64bit
python : 3.6.1
Tensorflow(CPU版) : 1.3.0
kerasをインストール
手順
1. kerasをインストールする。Anaconda Promptで「pip install keras」とコマンドすることでインストールできる。バックエンドは自動的にtensorflowになる。
2. Jupyter Notebookを起動。
3. ノートを新規作成。
4. こちらからMNISTのサンプルをコピー＆ペースト。
5. 実行。
実行すると以下のようなメッセージが表示されます。
最終的な精度は98.9%でした。
—–
Using TensorFlow backend.
Downloading data from https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz
11493376/11490434 [==============================] – 27s 2us/step
x_train shape: (60000, 28, 28, 1)
60000 train samples
10000 test samples
Train on 60000 samples, validate on 10000 samples
Epoch 1/12
60000/60000 [==============================] – 125s 2ms/step – loss: 0.3274 – acc: 0.9009 – val_loss: 0.0765 – val_acc: 0.9758
Epoch 2/12
60000/60000 [==============================] – 124s 2ms/step – loss: 0.1127 – acc: 0.9674 – val_loss: 0.0585 – val_acc: 0.9805
・
・
・
Epoch 12/12
60000/60000 [==============================] – 125s 2ms/step – loss: 0.0378 – acc: 0.9890 – val_loss: 0.0286 – val_acc: 0.9898
Test loss: 0.0286060599524
Test accuracy: 0.9898
