hhachiya

# -*- coding: utf-8 -*-

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np

# 一様分布に従ってランダムサンプル
x1 = np.random.rand(100)

# 正規分布に従ってランダムサンプル
x2 = np.random.randn(100)

hhachiya

# -*- coding: utf-8 -*-

# 数値計算用のライブラリnumpyをnpとしてインポート
import numpy as np
import pdb

# 3x3のnumpy配列（行列）
W = np.array([ [1,0,0], [0,1/2,0], [0,0,1/3] ])
H = np.array([ [1,0,0], [0,2,0], [0,0,3] ])
print(f"W:\n{W}\nH:\n{H}\n")

hhachiya

import numpy as np

values = np.array([10, 3, 1, 5, 8, 6])

#---------------
# 通常のfor文
# 空のarray
passed_values = []
for value in values:
	#通常のif文

hhachiya

#############################
# tensorflow2.2のu-net（binary-classification）の実装例
# Subclassing APIを用いる場合
#############################
import tensorflow as tf
import matplotlib.pylab as plt
import os
import numpy as np
import pdb
import copy

hhachiya

#############################
# tensorflow2.2のauto-encoder（binary-classification）の実装例
# Subclassing APIを用いる場合
#############################
import tensorflow as tf
import matplotlib.pylab as plt
import os
import numpy as np
import pdb
import copy

hhachiya

#############################
# tensorflow2.2のauto-encoderの実装例
# Subclassing APIを用いる場合
#############################
import tensorflow as tf
import matplotlib.pylab as plt
import os
import pdb

#----------------------------

hhachiya

#############################
# tensorflow2.2のauto-encoderの実装例
# Subclassing APIを用いる場合
#############################
import tensorflow as tf
import matplotlib.pylab as plt
import os
import pdb

#----------------------------

hhachiya

#############################
# tensorflow2.2のauto-encoderの実装例
# Subclassing APIを用いる場合
#############################
import tensorflow as tf
import matplotlib.pylab as plt
import os
import pdb

#----------------------------

hhachiya

#############################
# tensorflow2.2でのCNNの実装例
# Subclassing APIを用いる場合
# train_stepをオーバライド
#############################
import tensorflow as tf
import pdb

#----------------------------
# データの作成

hhachiya

#############################
# tensorflow2のCNNの実装例2（tensorflow 1系ぽい）
# Functional APIを用いる場合
#############################
import tensorflow as tf

#----------------------------
# データの作成
# 画像サイズ（高さ，幅，チャネル数）
H, W, C = 28, 28, 1