MetalImageRecognition: Performing Image Recognition with Inception_v3 Network using Metal Performance Shaders Convolutional Neural Network routinesMetalImageRecognition: Performing Image Recognition with Inception_v3 Network using Metal Performance Shaders Convolutional Neural Network routines
iOSのMetal Performance Shadersでニューラルネットを実行する際のモデルの渡し方 - Qiita
Metal Performance Shadersについて iOS10からiOSで畳み込みニューラルネットを作れるようになりました。畳み込み層、プーリング層、正規化層、活性化関数など基本的なツールは揃っています。ただし最適化アルゴリズムなどは揃っておらず、学習はできません。Pythonなどで学習したモデルをプロジェクト内に持ってきてその重みやバイアスを使用することになります。AppleのサンプルコードでもMNISTを学習したモデルをプロジェクト内に置いていますが、肝心のファイルの拡張子は.dataとなっており、どんな種類のファイルなのかわからなかったので調べてみました。 Pythonライブラリにおけるモデルの保存形式 Chainerのドキュメントを見てみるとsave_npzとsave_hdf5という二つのモデル保存用メソッドがあります。npzはNumPy配列を保存するファイル形式のようです
iOSのMPSCNNに渡すモデルパラメータのフォーマット / TensorFlowからの書き出し - Qiita
iOS 11からCore MLが追加されましたが、もちろんiOS 10では利用することができません。代わりに、Metal Performance Shaders（MPS）フレームワークを利用してiOSデバイス上でCNN（Convolutional Neural Network）の推論を行うことが可能です。 iOSの機械学習フレームワークの比較 - Core ML / Metal Performance Shaders (MPSCNN) / BNNS - Qiita このMPSのCNN関連APIはiOS 10で追加されました。フレームワーク名に"Metal"とあるとおり、iOSデバイスのGPUで畳み込みニューラルネットワークを用いた推論の計算を行える、という代物です。 『先日書いた記事』では、MPSCNNを用いて手書き文字認識を行うCNNを実装するコードを示しました。 当該サンプル（Appl
iOSのMetalで畳み込みニューラルネットワーク - MPSCNNを用いた手書き数字認識の実装 - Qiita
MetalでCNNの計算を行うためのAPI群、MPSCNNを用いた手書き数字認識のサンプルを読む、という記事の続きです。 iOS 10でMetal Performance Shadersフレームワークに、CNN（Convolutional Neural Network）演算機能群が追加されました。iOSデバイスのGPUで畳み込みニューラルネットワークの計算をさせることができる、という代物です。 前編ではネットワークの中身には踏み込まず、オーバービューとして利用するアプリケーション側の実装について見ていきました。 後編となる本記事ではいよいよMetal Performance Shadersを用いたCNN（Convolutional Neural Network / 畳み込みニューラルネットワーク）の実装について見ていきます。 なお、CNN自体の解説はここでは省略しますが、概念をざっくり理解
iOSのMPSCNNによる手書き数字認識のサンプルを読む - 前編 - Qiita
iOS 10でMetal Performance Shadersフレームワークに、CNN（Convolutional Neural Network）演算機能群が追加されました。iOSデバイスのGPUで畳み込みニューラルネットワークの計算をさせることができる、という代物です。iOSデバイスのGPUも日々進歩しているとはいえ、モバイルデバイスなのでさすがに学習までは厳しいところですが、学習済みのネットワークの計算であれば使えるケースはありそうです。 このMPSCNNのApple公式サンプルコードとして、CNNで手書き文字認識を行うサンプルが公開されています。 MPSCNNHelloWorld ただこちらは一時期ずっとSwiftのバージョンの問題でビルドできなかったりした事情もあり、iOS-10-Samplerというサンプルコード集アプリに移植したものがあるので、今回はそちらを追っていきます。
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