AWS 深層学習 AMI は TensorFlow と Microsoft Cognitive ツールキット用の Volta GPU に対するより高速のトレーニングを提供します | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS 深層学習 AMI は TensorFlow と Microsoft Cognitive ツールキット用の Volta GPU に対するより高速のトレーニングを提供します Ubuntu と Amazon Linux の AWS 深層学習 AMI に最新バージョンの TensorFlow (1.5) と Microsoft Cognitive ツールキット (2.4) が含まれます。 これらのフレームワークは、NVIDIA CUDA 9 と cuDNN 7 ドライバーのサポートを提供します。これにより、ユーザーは Amazon EC2 P3 インスタンスに対応する V100 Volta GPU によりサポートされる複合精度のトレーニングを利用できるようになります。当社の Volta における TensorFlow 1.5 のテストでは、R
Google、オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」を発表
Google、オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」を発表：使い勝手やモバイル対応、GPUサポートが向上 オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」が公開された。「Eager Execution」「TensorFlow Lite」、GPUアクセラレーション対応の強化が特徴だ。 Googleは2018年1月26日（米国時間）、オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」を公開した。「Eager Execution for TensorFlow」「TensorFlow Lite」、GPUアクセラレーション対応の強化が目玉として紹介されている。 Eager Execution for TensorFlow 現在プレビュー版が提供されているEager Execution for TensorFlowは、「D
GPUでディープラーニングやるならAWSよりFloydHub - Qiita
UdacityのDeep Learning Nanodegree Foundation のコースでFloydHubという便利なサービスが紹介されていました。ディープラーニングのHerokuだそうです。 GPUが使えるプランも月額14ドルからなので、手軽にGPUでディープラーニングを始めることができます。 TensorFlowとKerasがデフォルトですが、他にもPyTorchやChainerなどメジャーなフレームワークはだいたい使えるようになっています。 2017/10/18 追記 この記事を書いた直後に、KaggleのKernelについての記事が投稿されています。Kaggleのデータセットに限って言えば、Kernelを使う方が簡単そうです。 パワーアップしたKernelでKaggleに飛び込もう - Qiita FloydHubのいいところ 起動が簡単 floyd-cliというコマンドラ
Python: Keras/TensorFlow の学習を GPU で高速化する (Mac OS X) - CUBE SUGAR CONTAINER
Keras というのは Python を使ってニューラルネットワークを組むためのフレームワーク。 Python でニューラルネットワークのフレームワークというと、他にも TensorFlow とか Chainer なんかが有名どころ。 Keras はそれらに比べると、より高い抽象度の API を提供しているところが特徴みたい。 実のところ Keras はデフォルトで TensorFlow をバックエンドとして動作する。 バックエンドとしては、他にも Theano が選べるらしい。 今回は Keras で組んだニューラルネットワークを GPU で学習させてみることにした。 そのとき CPU と比べて、どれくらい速くなるかを試してみたい。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.3 BuildVersi
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