TensorFlowでは苦戦続き

以前こちらにもTensorFlowでの初フライトの書込みしてますが、ちょっと踏み込んだ所まで進めてたりします。初フライトではこれまで使っていたCSVファイルから読み込んで学習させ保存する。保存形式はONNX形式でML.NETでC#での読込も可能な筈。ただ、単純な学習では全く精度が出てそうも無かったので一旦放置して色々と調べてました。

機械学習の根本的な自分の学習も若干ですが徐々に進めてまして、AutoMLでもそうでしたが、データ項目が数値的な意味があるものなのか、単に分類なのかの指定はしてました。これしないと、AutoMLの入力的に全てのデータを実数にする必要があったのでCSVには実数のみなんです。まあ、JRA-VANのJV-Dataの仕様に沿う形で分類もコードなので数値化はストレートにそのまま整数を実数にしたものなんですが、競馬場コードなんかも数値なんですが、数値として意味がある訳じゃなく、単に分類なんですよね。その辺りもTensorFlowでも指定して学習させないとダメなのは分かってましたので、その指定方法を調べて実装しました。ただ、それしない状態での保存では問題は無かったんですが、項目の属性的な指定を入れたモデルの保存ではワーニングやエラーが大量に出て、でもファイルは出来てますのでこれ読み込んで問題ないかのコーディングも仕上げて確認する必要があります。

TensorFlow部分はPythonでモデルを保存して、C#でモデル読み込んで予測して検証的なコーディングになるのでちょっと頑張るしかないですね。