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WindowsユーザーがTensorFlowをインストールしてみた(Docker版) - デジタル・デザイン・ラボラトリーな日々
はじめに 静岡Developers勉強会では、今年の勉強会のテーマとして「人工知能ハンズオン」を2016/4/23に開催します。 以前、TensorFlowを自PC(Windows 10 64bit)にインストールした記事を書きました。 yaju3d.hatenablog.jp ですが初心者の人には敷居が高いかと思い、もっと簡単な方法がないか模索していました。 ネットで「Tensorflow Windows インストール」で検索すると、Dockerなら簡単だよというのが見つかるのですが、Dockerってクラウドで使うものだと思い込んでいたために見逃していました。 Dockerを調べるとクラウドでなくても使えることが理解できたので、今回Dockerを使ってのTensorflowのインストールに挑戦してみました。 ※Dockerを使用するにはPCが64bitである必要があります。 qiita.
Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow
The full code is available on Github. In this post we will implement a model similar to Kim Yoon’s Convolutional Neural Networks for Sentence Classification. The model presented in the paper achieves good classification performance across a range of text classification tasks (like Sentiment Analysis) and has since become a standard baseline for new text classification architectures. I’m assuming t
A TensorFlow Tutorial: Email Classification
In these illustrations the matrices have row and column headers, but the actual matrices we feed into TensorFlow have none. The import_data() function first checks if the data directory “data/” exists in your current working directory or not. If it doesn’t exist, the code tries to unzip the tarred data from the file “data.tar.gz”, which is expected to be in your current working directory. You need
Joel Grus – Fizz Buzz in Tensorflow
interviewer: Welcome, can I get you coffee or anything? Do you need a break? me: No, I've probably had too much coffee already! interviewer: Great, great. And are you OK with writing code on the whiteboard? me: It's the only way I code! interviewer: ... me: That was a joke. interviewer: OK, so are you familiar with "fizz buzz"? me: ... interviewer: Is that a yes or a no? me: It's more of a "I can'
TensorFlow 大量の画像から学習するには・・・〜(ほぼ)解決編〜 - Qiita
はじめに どうも、ikkiです。ようやく、大量の画像をTensorFlowに食わせるのか、解決しました。 解決してみれば、ホント恥ずかしい内容でしたが。。。 中途半端に理解してのコピペはダメゼッタイ！ 以前までの問題点 こちらで自前で用意した画像を学習するプログラムを掲載したが、このままだと、数万枚の画像データを学習することはできなかった。 というわけで、まずは修正したプログラムを掲載する。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import sys import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow.python.platform NUM_CLASSES = 3 IMAGE_SIZE = 28 IMAGE_PIXELS = IMAGE_SIZE
TensorFlow: Recurrent Neural Networks - KZKY memo
Introduction まず，LSTM articleを読んだほうがいい．わかりやすいので読んだほうがいい． rnn_cell.pyを見ると， BasicRNNCell: 普通のRNN BasicLSTMCell: peep-holeがないLSTM LSTMCell: peep-holeがあるLSTM. さらに，cell clippingとprojection layerがoptionとして用意されている GRUCell: Gated Recurrent Unit, input gateとforget gateを一緒にして，さらに，cell stateとhidden stateを一緒にしたLSTM簡易版 が，現時点(20151228)LSTMのアーキテクチャとして用意されている． 他にもいろいろバリアンスは考えれるけれど，Greff, et al. (2015)によると，どれも大差なく，
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GitHub - dennybritz/cnn-text-classification-tf: Convolutional Neural Network for Text Classification in Tensorflow
https://cs224d.stanford.edu/lectures/CS224d-Lecture7.pdf