kearsを使ってmultiな入力と出力NN 6
続き
ふむ。やっぱりディープなニューラルネットワークをやるのは楽しい。
泣きたくなるほど楽しい。
ピアノ弾いているときとちょっと似てる。
公式様のをぼちぼちやって見ているけれども、
https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/#multi-input-and-multi-output-models
どういった形に初期データを加工すればいいのかわからない。
そこを色々とやり中
kearsを使ってmultiな入力と出力NN 5
続き
お昼休みです。
まさかの公式発見。経験的に公式様は最強だと言うことを知っているので、これを元に作成していきたい。
https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/#multi-input-and-multi-output-models
本当いまの時代どんどん便利なツールが出てきて、実装への時間はどんどんかからnなくなった。
一つの手法に固執したら、だいぶ時間のロスだ。
１つのエラーに１週間固執したなら、次の手を。
肝になりそうな部分なら逃げないで体系的に学ぶ。
眠くて進まない。
カフェイン取ろう。
限界の一歩手前までできる仕組みを。
kearsを使ってmultiな入力と出力NN 4
続き
パスがあまりにも解けないので別サイト様のをやってみる。
複数の分類を出力するディープラーニング→
https://qiita.com/cvusk/items/1439c1c6dde160c48d13
たまたまこのサイト様のはjupyter使っているな。
せっかくだから、google clabratry使ってみる。けど、エラーでる。
google colab ２４でランタイム切れるから、これからのことみるならjupyterローカルに入れる？？
