Jupyter Notebookは，PythonやR, Juliaなどのコードを書いたり実行したり，文章を書いたりするのに開発環境(Mathematicaのノートブックのようなもの)です。 anaconda/python をインストールしていれば，Jupyter Notebookももれなく使えます。 $ jupyter notebook 拡張機能のインストール セルを畳んだりできるように拡張機能(Jupyter notebook extensions)のインストールをする。 $ conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions $ conda install -c conda-forge jupyter_nbextensions_configurator $ jupyter nbextension enable codefo
概要 顔認識システムのFaceNetを使って顔の距離計算をしてみる。 バージョン情報 FaceNet Latest commit 096ed77 on 17 Apr 2018 顔認証の実装について 顔認証が可能な実装として他にOpenFaceがある。アルゴリズムはFaceNetに近い。 FaceNetはTensorflowとPythonで実装されている。API等は整っておらずバージョン管理も行われていないので導入には少しハードルがある。 OpenFaceはAPIも整っており実行しやすい。実装はTorchとLuaでされている。 OpenFaceの方が手を出すのは優しそうだったが、個人的にLuaはあまり触って来なかったのとTensorflowとは馴染みがあるのでFaceNetを選択した。 導入 FaceNetのレポジトリから最新を落としてくる。 $ git clone https://gith
RAPIDSをAmazon SageMaker Processingで実行する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ RAPIDSをAmazon SageMaker Processingで実行する こんにちは、アマゾン ウェブ サービス ジャパンの藤田です。Amazon SageMakerは、すべての開発者が機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイできるようにするための完全マネージド型サービスです。Amazon SageMakerは機械学習モデルの開発を容易にするため、機械学習の各プロセスから負荷の大きな部分を取り除きます。 今回は、開発者が機械学習の前処理、後処理、モデル評価といったワークフローをAmazon SageMaker上で簡単に行うためのPython SDKであるAmazon SageMaker ProcessingとデータサイエンスのワークフローをGPUで高速化するフレームワーク、RAPIDSを使用し、サーバレスに前処理、特徴量作成を
sankou(https://support.kagoya.jp/gput/manual/driver/index.html) sudo apt-get update sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 日付を確認 date 日本語ロケールを変更する localectl status sudo localectl set-locale LANG=ja_JP.UTF-8 localectl status#確認 Anacondaのインストール wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh yes yes no#Do you wish to proceed with the inst
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Jupyter Notebook :: Jun Nishii
FaceNetを動かしてみる - iMind Developers Blog
Ubuntuでよく使うコマンドリスト - Qiita