機械学習のExampleから覚えるPython(import)

Python

今までPythonを感覚的に使っていたので、改めて文法を知ろうかなと。
その際にいま流行りの機械学習(深層学習)のExampleを例にすると
わかりやすいのかなと思ったので書いてみる。

※基本的には Python3.x系のつもりで記載してます

Example

https://www.tensorflow.org/tutorials/ に記載されている

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)

※本記事記載の時点のコードです。

import

本コードに適用するパッケージを記述します。
パッケージとは __init__.py があるディレクトリ構想のものを示します。
Python 3.3以降では __init__.py がなくても良いみたいです。

import module as identifier

import tensorflow as tf

tensorflow パッケージを読みこみ、tfと定義する。

もし、

import tensorflow

だけであれば、その後のコードは

mnist = tensorflow.keras.datasets.mnist

と書かないとエラーになります。

from relative_module import identifier

https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification より

# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

from を使った記述があります。 これは、tensorflow パッケージにある keras モジュールを呼び出してます。

その後のコードでは、kerasから記述することができます。

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist

最初の import - as で書くと

fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist

import時の検索範囲

その他

「,」区切り

from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ReduceLROnPlateau

とか書くことができます。 import xxxでも書けますが、Pythonのスタイルガイドでは非推奨らしいです。

「*」

from tensorflow import *

ですべてのモジュールをインポートすることができます。
ただ、個人的には自分で書いたライブラリ以外は必要分しかimport しないようにしてます。

追加(相対インポート)

コメントいただいたので、該当するリンクページ載せときます。