今回は、前回ダウンロードしたmodelsディレクトリの中にあるチュートリアルを実行してみます。
Irisという花のデータをインプットして、それがどの種類のIrisなのかを識別するAIのチュートリアルです。
端末を起動して、下のコマンドを実行してチュートリアルのディレクトリに移動します。
cd ~/AI/models/samples/core/get_started
下のコマンドでチュートリアルを実行してみます。
python3 premade_estimator.py
pandasというモジュールが見つからないというエラーが出ましたので、
下のコマンドで、pandasをインストールします。
pip3 install pandas
pandasがインストールされました。
もう一度 下のコマンドでチュートリアルを実行してみます。
python3 premade_estimator.py
今度はうまく行きました。
最後に３つのデータをインプットして、高い確率で識別できています。
簡単にプログラムの流れを説明すると、下記のようになります。
１、Irisのデータをダウンロードする（訓練用データとテスト用データ）
２、入力層４ノード、隠れ層１０ノードx２レイヤー、出力層３ノードのディープニューラルネットワーク（DNN）モデルを構築する。
３、DNNモデルを訓練する
４、DNNモデルを評価する
５、訓練したDNNモデルを使用して予測処理実行
今回はここまでです。
