TensorflowでGPUを制限・無効化する - Qiita
import tensorflow as tf import six # tf.Sessionを作ってキーボード入力待ちにするだけのコード tf.Session() six.moves.input() Fri Oct 28 15:21:14 2016 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 367.44 Driver Version: 367.44 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fa
WebAssembly版のTensorFlow.jsが登場、Webブラウザでの推論処理を10倍以上高速に実行
WebAssembly版のTensorFlow.jsが登場、Webブラウザでの推論処理を10倍以上高速に実行 Googleがオープンソースで公開している機械学習ライブラリTensorFlowの1つとして、Webブラウザ上で機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルによる推論の実行などが可能になるJavaScriptライブラリ「TensorFlow.js」があります。 TensorFlow開発チームは、このTensorFlow.jsの内部で行われている処理をWebAssemblyで実装した「WebAssembly backend for TensorFlow.js」のアルファ版を発表しました。 We’re excited to release the Alpha of our WebAssembly backend for TensorFlow.js! WASM has wider dev
[Python]KerasをTensorFlowから，TensorFlowをc++から叩いて実行速度を上げる - Qiita
[Python]KerasをTensorFlowから，TensorFlowをc++から叩いて実行速度を上げるPython機械学習DeepLearningKerasTensorFlow はじめに 深層学習は学習自体に時間がかかるのはもちろんのこと，訓練済み学習モデルを走らせる際にもそれなりに時間がかかります．しかし，SSD（Single Shot MultiBox Detector）等でリアルタイム物体認識をさせたい！とか，DQN(DeepQNetwork)等で強化学習したAIと人とでリアルタイムアクション対戦ゲームをさせたいといった際には，モデル実行のリアルタイム性がかなり重要になってきます． いいPC買え！といえばそれまでですがそんなお金もないですし，ノートPC等でポータブルに実行したいということもあるでしょう．そこで今回はKeras(TensorFlow)をいかに高速に実行するかについ
![[Python]KerasをTensorFlowから，TensorFlowをc++から叩いて実行速度を上げる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d1a11596cdcc014c5c39b72f96083b9a7f51ead3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQweXVraUImdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWQwNWQ0M2YxMTY4NDlkYmZlMTdlYjhjMjgxYWE0MDQz%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dd3bfd1d59750a149ff56ff05fa0666d9)
TensorFlowのクロスエントロピー関数の動作 - Qiita
ディープラーニングの多クラス分類では$x_{d,i}$にソフトマックス関数の出力を、$y_{d,i}$に教師データをそれぞれ入力します。 TensorFlowでは ソフトマックス関数はtf.nn.softmaxという関数で計算できます。 クロスエントロピーについてはTensorFlowでは単体の関数は用意されていないようなので、ソフトマックス関数とクロスエントロピーをセットにした、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2やtf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logitsを使います。"with_logits"というのは、この関数は内部でソフトマックスも計算するから、ニューラルネットワークの出力をそのまま入力してね、という意味です。 （古いバージョンでは_v2という名前ではなかったのですが、最新版では_v2
TensorflowでCNNを作る際に使いそうな関数を列挙してみた - Qiita
はじめに Googleが作成したDeepLearningフレームワークのTensorflow いろいろ記事が上がっていて非常に面白いですが、実際にNNを組む際に使用する関数はどれ？というのを備忘としてまとめてみました なお筆者はDeeplearningを大学で学んだわけではなく自己学習しただけなので、間違いも多々あるかと思いますが、後学のため指摘いただけると幸いです 畳込み層で使用 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 畳込みを行う関数 他にはdepthwise_conv2d, separable_conv2dが存在する 第1引数: input インプットデータを、4次元([batch, in_height, in_width, in_channels])のテンソルを渡
Tensorflowの便利ライブラリTF-Slim - Qiita
weights = slim.variables.variable('weights', shape=[10, 10, 3 , 3], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1), regularizer=slim.l2_regularizer(0.05), device='/CPU:0') これで動くと書いてあるが、variableというメソッドは現時点で実装されていない感じがするので、inceptionの中に入っているものを持ってきてインポートしないといけないかも。 models/inception/inception/ 層の定義 (conv+pool)*5, fc*3のレイヤーは以下のように書ける READMEに書いてある通り、VGG16でした。 conv*2 pool conv*2 pool conv*3 pool
あらゆるデータを可視化するTensorBoard徹底入門
TensorBoardの主要機能 折れ線グラフ 画像 音声 ヒストグラム 計算グラフ 次元削減のプロット TensorBoardの読み方 シンボルの意味 name scopeとnode グラフの色 Structure View Device View 計算時間・メモリ テンソルの次元数 Summary Operation scalar histogram image audio 可視化してみる ハイパーパラメータの探索 Embedding Visualization メタデータファイルの作り方 スプライト画像の作り方 ラベルによる色分け t-SNEとPCA まとめ TensorFlowの優れた機能として、TensorBoardによる充実した可視化環境が挙げられます。TensorBoardがあれば、ニューラルネットワークの学習が上手くいかないときに、俯瞰してネットワークを表示したり、様々なデ
TensorFlowのチュートリアルを通して、人工知能の原理について学習する - Qiita
以下のことについて知りたい人向けの記事。 ①機械学習の利点と欠点、TensorFlowの利点と欠点 ②ニューラルネットワークの原理についての簡潔な説明 (オンライン書籍：http://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/index.html をまとめたもの) ③TensorFlowのチュートリアルに沿ってプログラム作成、その実行結果 以下、参考にしたサイト 1次関数の近似： https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/index.html http://qiita.com/MATS_ELB/items/fec7f54de2dd18b043ae n次関数の近似： http://msyksphinz.hatenablog.com/entry/2015/11/19/085852 手書き数字画像認識：
Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
TensorFlow Tutorial でニューラルネットワークを使う[Python] - よーぐるとのブログ
Googleが発表した人工知能ライブラリTensorFlowを動かしてみました。 チュートリアルを追いながら、ニューラルネットワークの勉強(復習)をしたので理解は深まりましたが、誤りや間違いもあると思います。見つけた場合はご指摘ください。 Download & Install MacOSでのダウンロードは次のようになります。Ubuntu/LinuxだとGPU使うバージョンもダウンロードできる模様 ダウンロードページ # Only CPU-version is available at the moment. $ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl 動作確認 $ python >>> import tensorflow as tf >>> hel
![TensorFlow Tutorial でニューラルネットワークを使う[Python] - よーぐるとのブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/db307aee397ff10bb8284a594f67d8fe1c01d118/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fy%2Fyoghurt1131%2F20151112%2F20151112021353.jpg)
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
