本書で解説したサンプルデータをダウンロードできます。 なお、使用方法などに関しては、必ず書籍の該当箇所をご確認の上、ご利用ください。 ダウンロード後、解凍したファイル内に「readme.txt」ファイルなどが含まれる場合は、使用前にこちらもご確認ください。
※TensorFlow1.1.0対応に伴い6刷ではプログラムに若干の修正があります。1-5刷をお持ちのお客様でTensorFlow1.1.0への対応をご希望のかたは、お手数ですが、以下の修正ファイルを適用してください。
P.290 ~291のソースリスト「src/ch6/mlp3-classify.py」において、原稿執筆時に入力に使ったデータのパラメータが変わったため、入力データの不整合が発生しておりました。2017年2月25日以降のダウンロードファイルでは修正してあります。
ご自分で入力される場合には、「mlp3-classify.py」を以下のように修正すると動作します。
また、修正したファイル単体をzip形式でアップロードしてありますので、2017年2月25日より前にダウンロードされたかたは、こちらの単体ファイルをご利用下さい。、
■初版第1~5刷における修正情報
5章で、TensorFlowのラッパーであるKerasを利用する方法を紹介していますが、書籍で紹介している方法では、互換性の問題で、エラーが出てしまうようです。
この問題の解決方法は、TensorFlowを最新版にすることです。実は、書籍ではサンプルプログラムの実行に問題がないように、TendsorFlowのバージョンを指定してインストールするようにしております。
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$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/ t
e n s o r f l o w - 0.1 0.0 - p y 3 - n o n e - a n y.w h l
$ pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL
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幸い、書籍でKerasを紹介した後は、TensorFlowを使う場面はありません。以後はKerasのみを利用します。
そこで、Kerasをインストールするときに、TensorFlowをアップデートしてもらうという方法が一番、スマートに対処できます(※ただし、この方法ではTensorFlowがバージョンアップされてしまうことに留意してください)。
[変更前]
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$ pip3 install keras
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[変更後]
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# conda で TensorFlow の最新版インストール
$ conda install -c conda-forge tensorflow
# pip3 で keras をインストール
$ sudo pip3 install keras
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■TendowFlow1.1.0への対応(1刷~5刷)
TensorFlowのバージョンアップに伴い、いくつかの変更点があります。本書の第5刷りまでをお買い上げの方で、ベータ版ではなく、バージョン1.1.0のTensorFlowをお使いになる場合には、以下のようにしてください。
○203、204、240ページを以下のように読み換える(TensorFlowインストール方法の変更)
p.203
「 $ conda create -n tensorflow python=3.4 」を以下に変更。
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*# AnacondaのパッケージマネージャーでTensorFlowをインストール*
*$ conda install -c conda-forge tensorflow=1.1.0*
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p204の以下の部分も、上と同じにしてください。
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/ t
e n s o r f l o w - 0.1 0.0 - p y 3 - n o n e - a n y.w h l
$ pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL
そして、Kerasのインストールでも、TensorFlowの1.1.0に合わせて、以下のバージョンでインストールするようにします。Kerasののバージョン指定も、以下のように修正してください。
p.240
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-[x] $ pip3 install keras
-[o] $ sudo pip3 install keras==2.0.5
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○プログラムを差し替える( API変更によるソースコードの変更)
5章の以下のファイルに変更が必要です。
- ch5/tb-mul.py
- ch5/tb-add.py
- ch5/tb-bmi.py
- ch5/tb-bmi2.py
- ch5/mnist-deep.py
変更は2カ所ありますが、単純にAPIの名前が変わっただけです。上記のファイルについて、以下の2パターンの置換を行ってください。
- [x] tw = tf.train.SummaryWriter("log_dir", graph=sess.graph)
- [o] tw = tf.summary.FileWriter("log_dir", graph=sess.graph)
- [x] tf.initialize_all_variables()
- [o] tf.global_variables_initializer()
これらの修正済みのファイルとPDFは、以下のリンクからダウンロードすることができます。