2-02 1層目、6層目の係数とバイアスの整数化 ●セーブした学習モデルをロードする 　前章で学習モデル（重み係数とバイアス）をCSV形式でセーブしました。図2‐05ではまずw1.csv（1層目の重み係数）を読み込んでいます。 　重み係数の行列を順番に読んでいき、float(tmpval) * 256の後、int(tmpval)で整数化します。これで1層目の重み係数の整数化は終了です。 図2-05　元々小数だった1層目の重みを整数に ●バイアスは256×256倍する 　b1.csvには1層目のバイアスの値があります。図2‐06のように読み込んで、今度は256×256倍して整数化します。バイアスは256倍だけでは足りないので注意しましょう（ここ参照）。 図2‐06　1層目のバイアス。256×256倍して整数化 ●6層目の整数化 　図2‐07は6層目の重み係数とバイアスの部分です。1層目と同様に整数化しますが、この層は全結合層なので重み行列の形状が違います。 図2‐07　6層目の重みとバイアス（全結合層） ●セーブした係数を開いてみる 　整数化した係数はCSVファイルにセーブされます。図2‐08はw1_int.csv（1層目の重み係数）です。-256〜+255の範囲に収まっているので符号付9ビットになります。 図2‐08　256倍されて整数になった 次のページへ 目次へ戻る