AWS Deep Learning AMI に、最適化された TensorFlow 1.7 が追加され、Amazon EC2 C5 および P3 インスタンスでの高速なトレーニングが可能に | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Deep Learning AMI に、最適化された TensorFlow 1.7 が追加され、Amazon EC2 C5 および P3 インスタンスでの高速なトレーニングが可能に Ubuntu および Amazon Linux 用の AWS Deep Learning AMI に、TensorFlow 1.7 に合わせた高度な最適化が提供され、Amazon EC2 インスタンスファミリ全体で高性能なトレーニングを提供できるようになりました。これは 3 月下旬に開始した TensorFlow 1.6 の最適化されたビルドの更新です。 最適化された TensorFlow 1.7 で、トレーニングをより高速に Amazon Machine Images (AMI) に、インテルの高度ベクトル命令 (AVX)、SSE、FMA 命令セットを備
[TF]KerasからTensorboardを使用する方法 - Qiita
learning_phaseはTrainingとTestで動作が異なる場合に使います。TrainingとTestでネットワークが変わらない場合は入りません。 learning_phaseは、Training時に１にセットされ、Test時には０にセットされます。この値によりネットワークを切り替えています。値の入力はkerasが自動で行っているので何もしなくてよいです。例えばValidationの時は0が設定されます。 簡単な例 簡単なMaltilayer Neural Networkの例はこんな感じになります。 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activati
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