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『qiita.com』

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  • 【TF2.0応用編】TFの例の強いデータセット機能で汎用的なDataAugmentationを並列化しハイスピードで実現した件 - Qiita

    3 users

    qiita.com/Suguru_Toyohara

    import tensorflow as tf import tensorflow.keras as keras import matplotlib.pyplot as plt import sklearn import numpy as np from tqdm import tqdm (tr_x,tr_y),(te_x,te_y)=keras.datasets.cifar10.load_data() tr_x, te_x = tr_x/255.0, te_x/255.0 tr_y, te_y = tr_y.reshape(-1,1), te_y.reshape(-1,1) model = keras.models.Sequential() model.add(keras.layers.Convolution2D(32,3,padding="same",activation="relu"

    • テクノロジー
    • 2019/12/10 11:50
    • performance
    • Qiita
    • TensorFlowで使えるデータセット機能が強かった話 - Qiita

      9 users

      qiita.com/Suguru_Toyohara

      TFで使えるデータセット機能 TFではtf.data.Datasetと言う非常に強力なデータセット機能があります。 具体的に何ができるのかというと、データの塊を入れるとパイプラインを構築してデータを吐き出すジェネレータを作成する機能が使えます。 データパイプラインを使用する強み tf.data.Datasetデータパイプラインを用いると以下のことができます。 Batchごとにデータを排出 データをShuffleしながら排出 データを指定回数Repeatしながら排出 チェインメソッドにより複雑に変形可能 データを途中で変換掛けながら排出 GPU演算中にCPUでデータセットを用意 特に、データ変換機能は、DataAugmentationが応用でき、Generatorとして非常に強力です。 さらにいえば、keras.preprocessing.image.ImageDataGeneratorで結

      • テクノロジー
      • 2019/12/03 10:41
      • データ
      • あとで読む
      • KerasでInceptionとか色々な自作Modelを作ってみる話【Colab付き】 - Qiita

        3 users

        qiita.com/Suguru_Toyohara

        Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

        • テクノロジー
        • 2019/12/02 09:28

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