{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "pixDvex9KBqt"
},
"source": [
"##### Copyright 2019 The TensorFlow Authors."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {
"cellView": "form",
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-01-11T17:59:40.511889Z",
"iopub.status.busy": "2024-01-11T17:59:40.511656Z",
"iopub.status.idle": "2024-01-11T17:59:40.515475Z",
"shell.execute_reply": "2024-01-11T17:59:40.514879Z"
},
"id": "K16pBM8mKK7a"
},
"outputs": [],
"source": [
"#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
"# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
"# You may obtain a copy of the License at\n",
"#\n",
"# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
"#\n",
"# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
"# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
"# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
"# See the License for the specific language governing permissions and\n",
"# limitations under the License."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "TfRdquslKbO3"
},
"source": [
"# tf.data を使って NumPy データをロードする"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "-uq3F0ggKlZb"
},
"source": [
""
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "-0tqX8qkXZEj"
},
"source": [
"このチュートリアルでは、NumPy 配列から `tf.data.Dataset` にデータを読み込む例を示します。\n",
"\n",
"この例では、MNIST データセットを `.npz` ファイルから読み込みますが、 NumPy 配列がどこに入っているかは重要ではありません。\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "-Ze5IBx9clLB"
},
"source": [
"## 設定"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-01-11T17:59:40.519570Z",
"iopub.status.busy": "2024-01-11T17:59:40.518985Z",
"iopub.status.idle": "2024-01-11T17:59:42.889607Z",
"shell.execute_reply": "2024-01-11T17:59:42.888888Z"
},
"id": "k6J3JzK5NxQ6"
},
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{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"2024-01-11 17:59:40.945859: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:9261] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered\n",
"2024-01-11 17:59:40.945907: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:607] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered\n",
"2024-01-11 17:59:40.947469: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:1515] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered\n"
]
}
],
"source": [
" \n",
"import numpy as np\n",
"import tensorflow as tf"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "G0yWiN8-cpDb"
},
"source": [
"### `.npz` ファイルからのロード"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-01-11T17:59:42.894355Z",
"iopub.status.busy": "2024-01-11T17:59:42.893728Z",
"iopub.status.idle": "2024-01-11T17:59:43.281466Z",
"shell.execute_reply": "2024-01-11T17:59:43.280676Z"
},
"id": "GLHNrFM6RWoM"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 8192/11490434 [..............................] - ETA: 0s"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 8396800/11490434 [====================>.........] - ETA: 0s"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"11490434/11490434 [==============================] - 0s 0us/step\n"
]
}
],
"source": [
"DATA_URL = 'https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz'\n",
"\n",
"path = tf.keras.utils.get_file('mnist.npz', DATA_URL)\n",
"with np.load(path) as data:\n",
" train_examples = data['x_train']\n",
" train_labels = data['y_train']\n",
" test_examples = data['x_test']\n",
" test_labels = data['y_test']"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "cCeCkvrDgCMM"
},
"source": [
"## `tf.data.Dataset` を使って NumPy 配列をロード"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "tslB0tJPgB-2"
},
"source": [
"サンプルの配列と対応するラベルの配列があるとします。 `tf.data.Dataset.from_tensor_slices` にこれら2つの配列をタプルとして入力し、`tf.data.Dataset` を作成します。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-01-11T17:59:43.285827Z",
"iopub.status.busy": "2024-01-11T17:59:43.285565Z",
"iopub.status.idle": "2024-01-11T17:59:45.681334Z",
"shell.execute_reply": "2024-01-11T17:59:45.680567Z"
},
"id": "QN_8wwc5R7Qm"
},
"outputs": [],
"source": [
"train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_examples, train_labels))\n",
"test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_examples, test_labels))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "6Rco85bbkDfN"
},
"source": [
"## データセットの使用"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "0dvl1uUukc4K"
},
"source": [
"### データセットのシャッフルとバッチ化"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-01-11T17:59:45.685632Z",
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"shell.execute_reply": "2024-01-11T17:59:45.696126Z"
},
"id": "GTXdRMPcSXZj"
},
"outputs": [],
"source": [
"BATCH_SIZE = 64\n",
"SHUFFLE_BUFFER_SIZE = 100\n",
"\n",
"train_dataset = train_dataset.shuffle(SHUFFLE_BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE)\n",
"test_dataset = test_dataset.batch(BATCH_SIZE)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "w69Jl8k6lilg"
},
"source": [
"### モデルの構築と訓練"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
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"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-01-11T17:59:45.699874Z",
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"iopub.status.idle": "2024-01-11T17:59:45.768480Z",
"shell.execute_reply": "2024-01-11T17:59:45.767718Z"
},
"id": "Uhxr8py4DkDN"
},
"outputs": [],
"source": [
"model = tf.keras.Sequential([\n",
" tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),\n",
" tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),\n",
" tf.keras.layers.Dense(10)\n",
"])\n",
"\n",
"model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(),\n",
" loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" metrics=['sparse_categorical_accuracy'])"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-01-11T17:59:45.772153Z",
"iopub.status.busy": "2024-01-11T17:59:45.771909Z",
"iopub.status.idle": "2024-01-11T18:00:06.492780Z",
"shell.execute_reply": "2024-01-11T18:00:06.492036Z"
},
"id": "XLDzlPGgOHBx"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 1/10\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR\n",
"I0000 00:00:1704995986.474491 29733 device_compiler.h:186] Compiled cluster using XLA! This line is logged at most once for the lifetime of the process.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/938 [..............................] - ETA: 13:45 - loss: 148.7183 - sparse_categorical_accuracy: 0.0625"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 23/938 [..............................] - ETA: 2s - loss: 32.8734 - sparse_categorical_accuracy: 0.5924 "
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 47/938 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 20.8201 - sparse_categorical_accuracy: 0.7048"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 71/938 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 16.4930 - sparse_categorical_accuracy: 0.7502"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 95/938 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 13.9500 - sparse_categorical_accuracy: 0.7740"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"119/938 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 12.3177 - sparse_categorical_accuracy: 0.7898"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"143/938 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 11.3786 - sparse_categorical_accuracy: 0.7984"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"167/938 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 10.2911 - sparse_categorical_accuracy: 0.8111"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"191/938 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 9.4410 - sparse_categorical_accuracy: 0.8201 "
]
},
{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"215/938 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 8.8976 - sparse_categorical_accuracy: 0.8254"
]
},
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"239/938 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 8.4018 - sparse_categorical_accuracy: 0.8294"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"263/938 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 7.9232 - sparse_categorical_accuracy: 0.8333"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"287/938 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 7.5357 - sparse_categorical_accuracy: 0.8370"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"311/938 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 7.1069 - sparse_categorical_accuracy: 0.8417"
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"334/938 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 6.7793 - sparse_categorical_accuracy: 0.8451"
]
},
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" 1/938 [..............................] - ETA: 3s - loss: 0.4173 - sparse_categorical_accuracy: 0.9531"
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"127/938 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 0.2962 - sparse_categorical_accuracy: 0.9555"
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"152/938 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 0.3014 - sparse_categorical_accuracy: 0.9546"
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"938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2568 - sparse_categorical_accuracy: 0.9625\n"
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"Epoch 7/10\n"
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