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![Tensorflow successfully installs on mac but gets ImportError on copyreg when used](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/98d6f053a97a87156775f60757c60865d0f2c47d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.sstatic.net%2FSites%2Fstackoverflow%2FImg%2Fapple-touch-icon%402.png%3Fv%3D73d79a89bded)
GoogleのTensorFlowが凄いらしいので使ってみようと思ったらエラーが出てつまづいてしまったので、同じような境遇の人のために解決方法をメモしておきます。 インストール >>> import tensorflow as tf Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 4, in <module> from tensorflow.python import * File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 13, in <
thedotisblackUpdate 31/5/15: Angular 1.4 was released this week and the new router was not part of it. Now it’s planned to be in Angular 1.5. I am going to skip the theory blurb and show you two implementations (ngRoute vs ngNewRouter) so you can figure it out the differences by looking at the code. Hope I don’t lose you. Use the links below to see it running. Demo code for ngRoute | Demo code for
HTML5(Canvus)、Javascript向けの画像処理ライブラリについてまとめたので紹介します。 続きを読む
3日で作る高速特定物体認識システム (3) SURFの抽出(2009/10/30)のつづき。 画像からSIFTや SURFといった局所特徴量を抽出できるようになったのでここらでそれを応用してみます。特徴点のマッチングを取ることで2つの画像間で対応する場所を求められるようになります。下の例のような感じです。下の図で2つのキーポイント間にひいた直線は、両端のキーポイントの特徴ベクトルが似ている(距離が小さい)ことを表しています。 以下、プログラムです。 keypoint_matching.exe [画像1のファイル名] [画像2のファイル名]のように2つの画像ファイルを入力として与えると上のようにマッチング画像が表示されます。 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> #include <vector> #include
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、Shiba Inuがあるのに日本が誇るMike Nekoが含まれていないのでデータセットとしての品質は悪いと思います。 The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大学が公開している動物画像のデータセットです。その内猫画像は2400枚、クラス数は12で1クラスにつき200枚あります。今
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
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