Tensorflow 学習プログラム③．Tensorflow v2 ガイド一覧

A:難しい、B:やや難しい、C：普通区分

項目(Jupyternotebook)

内容

難易度

習得時
間（分）

TF V2移行Migrate.ipynb

Tensorflow バージョン2への移行ポイントの解説

C

30

基本

積極的実行：eager

計算グラフの作成と評価C30

多次元配列：tensor

dtype と呼ばれる均一型の多次元配列の説明

C30

変数：variable

tf.Variableのインスタンスを作成、更新、管理する方法について説明C30

自動微分：autodiff

ニューラルネットワークをトレーニングするためのバックプロパゲーションなどの機械学習アルゴリズムを実装するのに役立ちます。

B

30

グラフ：intro_to_graphs

グラフと tf.function の基礎の説明

B

30

モジュール概要：
intro_to_modules

モジュールを定義、保存、復元

B

30

学習ループ：
basic_training_loops

配列、変数、モジュールを使ってトレーニングを行い、損失を最小化します。

B

30

Sequential モデ
ル:sequential_model

1 つの入力テンソルと 1 つの出力テンソルのみがあるモデル

B

30

機能：function

sequentialよりも複雑な処理が可能

B

30

学習と評価：
train_and_evaluate.

トレーニング、評価、予測 (推論) モデルについて説明B

30

保存と読込：
save_and_serialize

モデル全体を保存する SavedModel 形式と古い Keras
H5 形式の 2 つの形式を説明

B

30

リカレントニューラルネットワーク）：rnn

Mnistを使ったRNNについて、学習

A

60

転移学習：
transfer_learning

1つの問題で学習した機能を取得し、それらを新しい同様の問題で活用することで構成されます
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A60

Keras

備考

メモリ不足でエラー

24

Tensorflow 学習プログラム③．Tensorflow v2 ガイド一覧

A:難しい、B:やや難しい、C：普通区分項目(Jupyternotebook)

内容

難易度

習得時
間（分）

備考

データ入力

データ：data

tf.data APIを使用すると、単純で再利用可能な部分から複雑な入力パイプラインの説明

B

120

エラー中

モデル保存

チェックポイント：checkpoint

あるモデルを学習させて、定期的にチェックポイントとして保存

C

30

モデル保存：
saved_model

tf.saved_modelを使って、モデルの保存と読み出しC

30

アクセラレータGPU, TPU利用時のポイント解説

B60

パフォーマンス

GPUパフォーマンス最適化

A60

事前に作成されたEstimatorを使用すると、最小限のコード変更のみを行うことで、さまざまなモデルアーキテクチャを試すことができますA

60

estimator

予測：estimator

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25

Tensorflow 学習プログラム④．Tensorflow v2 教材一覧

A:難しい、B:やや難しい、C：普通区分

項目(Jupyternotebook)

内容

難易度

習得時
間（分）

クイックス
タート

初心者向け

Mnistを使ってtensorflowの概要を学習

C

10

上級者向け

初心者向けに加えてtf.data 、Kerasの model
subclassing 、tf.GradientTapeを使ってモデルを訓練

B

30

画像分類：
classification

Fashion mnistを使った画像分類

C30

テキスト分類：
text_classification

映画のレビューをそのテキストを使って肯定的か否定的かに分類

B

30

回帰（燃費予測）：
regression

自動車の燃費を予測するモデル

B30

過学習と学習不足：
overfit_underfit

過学習と学習不足について学習B

30

保存と読み出し：save_load

チェックポイントとSavemodelの二つの方法を学習

B

30

画像：image

画像の読込

C

10

テキスト：text

テキストの読込

C

10

CSV

CSVの読込C

10numpy：text

大量のデータ処理をする時

B

30

pandas_dataframe

pandasを使って心臓病のデータの読込B30

unicode文字列：
unicodeUnicodeは、ほぼすべての言語で文字表示に使われている標準的なエンコード

B

30

TFRecord

Tensorflowが扱えるコードB

30

Kerasによる
基本

データ読込

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備考

メモリ不足でエラー

38

Tensorflow 学習プログラム④．Tensorflow v2 教材一覧

A:難しい、B:やや難しい、C：普通区分

項目(Jupyter notebook)

内容

難易度

習得時
間（分）

estimator

事前作成：premade

Irisの種類を予測する事例

B

30

線形モデル：linear

タイタニックの乗船名簿から予測

B

30

Boosted tree

回帰と分類の両方のための最も一般的かつ効果的な機械学習アプローチ

B

30

配列と演算：basic

テンソルの作成と使用及びGPUによる高速化の使用

C

30

カスタム学習：custom_training_walkthroughIrisのモデルを使った学習

B

30

Kerasによる分散トレーニング：
keras

1台のマシン上の多数のGPUで同期トレーニングを使用してグラフ内レプリケーションを実行しますB

30

カスタムトレーニング：
custom_training

Fashion MNIST データセットで単純な CNN モデルをトレーニング

B

30

Kerasによるマルチワーカ：
multi_worker_keras

tf.distribute.Strategyモデルを使用したマルチワーカー分
散トレーニングB

30

Cnn(畳み込みニューラルネットワーク)

MNIST を使った、シンプルな畳み込みニューラルネットワーク(CNN: Convolutional Neural Network) の学習C

30

画像分類：classification

画像から猫または犬を分類する方法を示しますC30

転移学習：transfer_learning

事前にトレーニングされたネットワークからの転移学習を使用して、猫と犬の画像を分類する方法を学習

B

30

TF hubによる転移学習：
transfer_learning_hub

TensorFlow Hub を使った転移学習。

B

30

セグメンテーション：
segmentation

画像内の物体の位置を識別します。

C30カスタマイズ分散トレーニング

画像

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備考39

Tensorflow 学習プログラム④．Tensorflow v2 教材一覧

A:難しい、B:やや難しい、C：普通区分

項目(Jupyter notebook)

内容

難易度

習得時間（分）テキスト

単語埋込：word_embedding

文字列を機械学習モデルに入力する前に、数値に変換す
る

B

30

word2vec

大規模なデータセットから単語の埋め込みを学習するために使用できるモデル

B

30

Rnnを使ったテキスト分類

感情分析のために IMDB 映画レビュー大型データセット を使って リカレントニューラルネットワーク を訓練しますB

30

Rnnを使ったテキスト生成

文字ベースの RNN を使ってテキストを生成する方法を示し
ます

B

30

アテンションを用いたニューラ
ル機械翻訳

スペイン語から英語への翻訳を行う Sequence to Sequence(seq2seq) モデルを訓練しますB

30

画像キャプショニング

画像からキャプションを自動生成B30

音声

音声認識：simple_audio

10個の異なる単語を認識する基本的な音声認識ネット
ワークを構築する方法

B

30

構造化データ

特徴列：featured_column

特徴量にマッピングするための橋渡し役として使用

B

30

時系列予測：time_series

TensorFlowを使用した時系列予測

C

30

スタイル転送：style_transfer

画像合成

C

30

Deep dream

ニューラルネットワークによって学習されたパターンを視覚化する実験です

C

30

DCGAN

Deep Convolutional Generative Adversarial Network（DCGAN）を使用して手書き数字の画像を生成

B

30

pix2pix

条件付きGANを使用した画像から画像への変換

B30

オートエンコーダ：
autoencoder

基本、画像のノイズ除去、異常検出の3つの例を使用して自動エンコーダー

B

30

cvae

VAEは入力データをガウス分布の平均や分散などの確率分布のパラメータにマッピング
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B30

TensorFlowを使用してActor-Criticメソッドを実装

B

生成

強化学習

Actor_critic

備考4030