#ケース１ score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128) #ケース２ scores = model.evaluate(X, Y, verbose=0) print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1] * 100))

#ケース１ data = np.random.random((1000, 100)) labels = np.random.randint(10, size=(1000, 1)) # ラベルデータをカテゴリの1-hotベクトルにエンコードする one_hot_labels = keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=10) # 各イテレーションの…

モデルの学習を始める前に，compileメソッドを用いどのような学習処理を行なうかを設定する必要があります．compileメソッドは3つの引数を取ります: 最適化アルゴリズム: 引数として，定義されている最適化手法の識別子を文字列として与える（rmspropやadagr…

Sequentialモデルでの構築 #.addで組む際はこのやり方 model = Sequential() model.add(Dense(12, input_dim=8, init='uniform', activation='relu')) model.add(Dense(8, init='uniform', activation='relu')) model.add(Dense(1, init='uniform', activati…

OpenAI Gym https://gym.openai.com/docs インストール git clone https://github.com/openai/gym.git cd gym pip install -e . ubuntuの場合 apt-get install -y python-numpy python-dev cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb libav-tools xorg-dev python-o…