TensorFlow でのデータ入力方法まとめ ①
あゆたディープラーニング担当の佐々木です。 今日は TensorFlow でモデルにデータを入れる手法についてまとめてみます。 パフォーマンスに関する本家の記事曰く、 チュートリアル等々で用いられている定番の feed_dict を使う手法だと、モデルの計算量やデータのサイズ次第では GPU を 活かしきれない事態になるそうです。(GPU の使用率がやたら低くなる) 原因としては、 CPU -> GPU 間のデータ転送が遅いことにあるようで、 次のデータが来る前に計算が終わってしまい、GPU が暇を持て余した状態になる場合があるようです。 そこで今回は Queue を用いてデータの転送を行う手法を実装してみます。 といっても先に結論を言ってしまうと、MNIST Expert ではどの手法でも GPU の 使用率は同じくらいだったので、場合によるのかなと。 CNN のようにもともと計算量の多
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
Cacoo - Web上で図の作成とリアルタイムコラボレーション
Online diagramming tool for collaborating on wireframes, flowcharts, and more
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