WebAssembly版のTensorFlow.jsが登場、Webブラウザでの推論処理を10倍以上高速に実行
WebAssembly版のTensorFlow.jsが登場、Webブラウザでの推論処理を10倍以上高速に実行 Googleがオープンソースで公開している機械学習ライブラリTensorFlowの1つとして、Webブラウザ上で機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルによる推論の実行などが可能になるJavaScriptライブラリ「TensorFlow.js」があります。 TensorFlow開発チームは、このTensorFlow.jsの内部で行われている処理をWebAssemblyで実装した「WebAssembly backend for TensorFlow.js」のアルファ版を発表しました。 We’re excited to release the Alpha of our WebAssembly backend for TensorFlow.js! WASM has wider dev
Load and preprocess images | TensorFlow Core
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The State of Machine Learning Frameworks in 2019
In 2018, PyTorch was a minority. Now, it is an overwhelming majority, with 69% of CVPR using PyTorch, 75+% of both NAACL and ACL, and 50+% of ICLR and ICML. While PyTorch’s dominance is strongest at vision and language conferences (outnumbering TensorFlow by 2:1 and 3:1 respectively), PyTorch is also more popular than TensorFlow at general machine learning conferences like ICLR and ICML. While som
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Test Drive TensorFlow 2.0 Alpha
TensorFlow 2.0 is focused on ease of use, with APIs for beginners and experts to create machine learning models. In recent articles like What’s coming in TensorFlow 2.0 and Standardizing on Keras, we introduced new features and the direction the platform is heading. Today at the TensorFlow Developer Summit, we announced that you can try out an early preview of TensorFlow 2.0. How to get startedThe
Effective TensorFlow 2.0: Best Practices and What’s Changed
https://blog.tensorflow.org/2019/02/effective-tensorflow-20-best-practices.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgnG6dJv4-THd3fvrEqLTs6Z75NLfpP9IBjnnNntRLz-VhvfOgbKl_ZBYWOhIzSQiKuIOIRKpBIhXQtsfFTmKu2a8tsvSIIRF6Cl-QkJJR3Rb2QKBFIPzOQgG-zToE7zU1Orn4o-cau7cM/s1600/1_b4otA55Us-hoI57lqUfplA.png February 13, 2019 — Posted by the TensorFlow Team In a recent article, we mentioned
TensorRTを用いたインファレンスの高速化 - Qiita
自己紹介 当記事はKichigai-Friends Advent Calendar 2017です． こんにちは，TrsNium です． 現在 大学を休学して放浪しています． 養ってくれる方を募集しています． 昨日開催されていたGTCJapnaで行って気になった，TensorRTの紹介をしたいと思います． もし間違えがあればご指摘をお願いしいます. TensorRTとは TensorRTはTensorFlowやPyTorchを用いいて学習したモデルを最適化をし,高速にインファレンスをすることを可能にすることができます．結果的にリアルタイムで動くアプリケーションに組み込むことでスループットの向上を狙うことができます． 実際にTesla V100とTensorFlowを使った場合，秒間305枚をインファレンスできるのに対して，Tesla V100とTensorRTは秒間5707枚をインファレンス
Speed up TensorFlow Inference on GPUs with TensorRT
https://blog.tensorflow.org/2018/04/speed-up-tensorflow-inference-on-gpus-tensorRT.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg89ciEGdSKLRCQoeHv3mCqvnzV3GSh4pW9u3DJuHVC_a_Gb4wWEJgIEEE9mU6OIhLIhyphenhypheng49vzjjQ5QbPXjZPy5AcsAYEaQFLTtQRaQkJcT61CHGugg3QjogKIBYvVfzYnKtskD2_AZ-G8/s1600/fig1.png April 18, 2018 — Posted by Siddharth Sharma — Technical Product Marketing Manager, NVi
What are Symbolic and Imperative APIs in TensorFlow 2.0?
https://blog.tensorflow.org/2019/01/what-are-symbolic-and-imperative-apis.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjUWHnA_7lacHU7_YN1pyossotQN6g0udFkz7Y8qrFrpI9aTmrikKwiH6m0zLR4cawYIuvkClpO6uIlAJyCHiEGwYVx0vogaXbda9SyKXtgh5c7FbNELTzjwcLBPFFOthhYCwEk1Hv5P8Q/s1600/mentalmodel.png January 29, 2019 — Posted by Josh Gordon One of my favorite things about TensorFlow 2.0 is that it
TensorFlow2.0の傾向と対策 〜 TensorFlowの消失 - Qiita
はじめに この記事はTensorFlow2.0（以下、TF2.0）のPreview版がPyPIに公開されたことを受け、正式版の公開やその利用に向けて備える記事です。特に、APIの整理に伴って消えたAPIを紹介し、それによってTensorFlowの使い方が大きく変わることの警告を目指します。 また、筆者の属性は、TF歴3年の画像認識屋です。しかし、内容は個人の意見で、別分野の方や別ライブラリユーザーだけでなく、同属性の方からも別の意見が出ると思います。純粋にTF2.0を学びたい方は、他の記事を参考にしてください。 リンク 公式ドキュメント tf.keras以外の高レベルAPIの消滅 tf.layers tf.contrib.slim tf.contrib.layers（slimはtf.contrib.layersを呼んでいる） これらがいつからあるのか調べてみると、「TensorFlowの増
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tf.keras.mixed_precision.experimental.Policy | TensorFlow Core v2.8.0
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State of ML Frameworks: Appendix
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Mixed precision Grappler optimizer by MattConley · Pull Request #26342 · tensorflow/tensorflow
Release TensorFlow 2.0.0-rc0 · tensorflow/tensorflow
Stanford University: Tensorflow for Deep Learning Research
Making new layers and models via subclassing | TensorFlow Core
Optimizing TensorFlow Serving performance with NVIDIA TensorRT
TensorFlow/TensorRT Models on Jetson TX2