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TensorFlow データセットの Iris データセット, Titanic データセット

ここでの「分類」は,データから,そのラベル(クラス名など)を求めるもの. 分類のために,教師データを用いて事前学習を行う.

TensorFlow データセットは,事前学習に役立つ. このページでは,TensorFlow データセットの中の Iris データセット,Titanic データセットを紹介する. 利用条件は利用者で確認すること.

参考Webページ:

Google Colab へのリンク

このページの内容は,Google Colab でも実行できる.

そのために,次の URL で,Google Colab のノートブックを準備している.

次のリンクをクリックすると,Google Colab のノートブックが開く. そして,Google アカウントでログインすると,Google Colab のノートブック内のコードを実行することができる.Google Colab のノートブックは書き換えて使うこともできる.このとき,書き換え後のものを,各自の Google ドライブ内に保存することもできる.

https://colab.research.google.com/drive/10u8owk1y9l-OocyenRZuDb0sKxxicVwK?usp=sharing

前準備

自分で,Google Colab のノートブックを新規作成する場合(上のリンクを使わない場合や)や,パソコンを使う場合は,前準備を行う.

(1) Google Colab のノートブックを新規作成する場合

  1. Google Colab のWebページを開く

    https://colab.research.google.com

    Google Colab はオンラインの Python 開発環境. 使用するには Google アカウントが必要

  2. ファイル」で、「ノートブックを新規作成」を選ぶ

    [image]
  3. Google アカウントでのログインが求められたときはログインする

    [image]

    [image]

(2) パソコンを使う場合

(NVIDIA GPU を使うとき)TensorFlow のバージョンを確認の上,NIDIA CUDA ツールキットとNIDIA cuDNN のバージョンを確認

TensorFlow を使う場合は,必要となる NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN のバージョン確認

TensorFlow は,そのバージョンによって,必要となるNVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN のバージョンが違う(最新の NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN で動くというわけでない). そのことは,https://www.tensorflow.org/install/gpu で確認できる.

そこで, まずは,使用したい TensorFlow のバージョンを確認し,それにより, NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN を確認する.

NVIDIA CUDA ツールキットのバージョン:

指定されているバージョンより高いものは使わない. その根拠は次のページ. URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

NVIDIA cuDNN のバージョン:

その根拠は次のページ. URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.0 ,NVIDIA cuDNN 8.0.5 のインストール

GPU とは,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある.

NVIDIA CUDA は,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである.

インストール手順の説明

関連 Web ページ

Python のインストール,pip と setuptools の更新,Python 開発環境(JupyterLab, spyder, nteract)のインストール,TensorFlow などのインストール

インストール手順の説明

TensorFlow の Iris データセット

Iris データセットのロード

import tensorflow.compat.v2 as tf
import tensorflow_datasets as tfds
tf.enable_v2_behavior()
from tensorflow.keras import backend as K 
K.clear_session()

iris, iris_info = tfds.load('iris', with_info = True, shuffle_files=True, as_supervised=True)

[image]

Iris データセットの確認

Iris データセットのデータフレームへの変換

TensorFlow の Titanic データセット

Titanic データセットのロード

import tensorflow.compat.v2 as tf
import tensorflow_datasets as tfds
tf.enable_v2_behavior()
from tensorflow.keras import backend as K 
K.clear_session()

titanic, titanic_info = tfds.load('titanic', with_info = True, shuffle_files=True, as_supervised=True)

[image]

Titanic データセットの確認

Titanic データセットのデータフレームへの変換