TensorFlowのグラフをJupyter上で可視化する ― tfgraphvizの紹介
はじめに TensorFlowにはTensorBoardという視覚化ツールが用意されています。TensorBoardを使うとニューラルネットのグラフや学習状況をインタラクティブに確認することができるので大変便利です。 しかし、TensorBoardの利用には「ログの書き出し→サーバ起動→ブラウザ起動」の手間があったり、GRAPHで表示されるグラフはノード名が途中で「...」で丸められてしまって他人に説明するには使いづらかったり、データサイエンス系で人気のJupyter notebookと連携できないといった面倒な点があります。 そこで、TensorFlowで構築したグラフをDOT言語+graphvizによって可視化するモジュールtfgraphvizを作りました。tfgraphvizを使うことで、グラフを簡単に画像化したり、TensorBoardのGRAPH機能と同等の機能をJupyter
ubuntuにdockerをインストールしjupyterからtensorflowを動かす方法 | Linuxから始める先端IT
December 07, 201617:24 ubuntuにdockerをインストールしjupyterからtensorflowを動かす方法 カテゴリtensorflowUbuntu Fire Comment(0) Tweet 機械学習やディープラーニングが近年流行っていますが、それがどういったものでどう使うのか気になっている人は少なくないと思います。 この記事は、ディープラーニングをまだやったことない人が勉強する際の環境を作るの手助けをするためのものです。 今回の内容としては ubuntu(linux)上にdockerをインストールし、そのdockerのコンテナを使ってディープラーニングのフレームワークであるtensorflowの使い方などをjupyterというpythonノートブックを使って学んでいくための環境づくりです。 実行したubuntuのバージョンは16.04です。 では、続きか
DockerでJupyter Notebookを使いTensorflowも使う - Qiita
Jupyter Notebookとは Jupyter NotebookはPythonによるデータ分析処理を対話式で行えるノートブックです。Jupyterのもっともな特徴は、このデータ処理をすべてWebブラウザー上で行える点です。つまり、Webブラウザー上でプログラムを作成し、実行し、結果を同じ画面に記録しながら分析作業を進めることができます。ターミナルやコマンドプロンプトよりも遥かにユーザーインターフェースがよく、いちいち画面の切り替えをする手間も省けます。なお、読み方は「ジュパイターノートブック」もしくは「ジュピターノートブック」のどちらでもよいそうです。 インストール DockerとTensorflowのインストールについては過去に記事を書いているので、ここでは省きます。以下に参考URLを貼り付けておきます。 http://qiita.com/Yuichi801/items/de6d3
Deep Learning環境はKeras + Docker + Jupyter Notebook + GPUがいいカンジ - もょもとの技術ノート
はじめに ポチポチKeras動かすのにどのような環境がいいのか考えてみました Keras + Docker + Jupyter Notebook + GPUの環境構築作業ログを紹介します Keras GitHub - fchollet/keras: Deep Learning library for Python. Convnets, recurrent neural networks, and more. Runs on Theano or TensorFlow. わかりやすいインターフェースがかなり好き Docker TensorFlowで学ぶディープラーニング入門～畳み込みニューラルネットワーク徹底解説 を参考にしました この本ではDockerを使用してます 当初はvirtualenv使用して環境作る予定だったので、勉強になりました 環境の移植性いいね GPU使用できるのいいね Ju
python/tensorflow初心者が、jupyter+tensorflow環境を構築してHello Worldする - Qiita
python/tensorflow初心者が、jupyter+tensorflow環境を構築してHello WorldするPythonJupyterTensorFlow 概要 Amazon.co.jp: TensorFlowはじめました 実践！最新Googleマシンラーニング (NextPublishing) 電子書籍: 有山 圭二: Kindleストア をやるにあたって、vimなどを操作しながらだと初心者には辛そうなので、jupyterというノート上で簡単に操作できるようする手順メモです。 (※といっても、途中でターミナル操作入るけどね！） jupyterイメージ画像 JupyterでTensorFlowが使えるDockerイメージ - めもめも というdockerを使った手段が一番手っ取り早いのですが、私のいつも利用してる macbook airは色々しょぼくてmac用dockerを利用
Jupyter Notebookでいじって学ぶTensorFlow - MNIST For ML Beginners - Qiita
概要 この記事は、TensorFlowのチュートリアル"MNIST For ML Beginners"をJupyter Notebookで動かしてみるための記事です。 また、記事上部のバッジからJupyter Notebook版をダウンロードできます。ぜひNotebook形式でコードをいじりながら試してみてください。 qiita2notebook - Qiitaの記事をJupyter Notebook化してちょっといじって実行する - Qiita 記事内で使う記号 で始まる文章はコードをいじる際のヒントです。Jupyter Notebook上で試してみてください。 で始まる文章はコードをいじる際に気をつけるポイントです。 準備 Python 2.7 (3系では動作未確認) Jupyter Notebook TensorFlow 0.9以上 （MNISTデータセットの読み込みのため） Mat
JupyterでTensorFlowが使えるDockerイメージ - めもめも
Jupyterとは？ まず、Jupyterの紹介をすると、これは、Python（IPython）による対話的なデータ分析処理をWebブラウザ上の「ノートブック」で実施するツールです。下記のように、Markdownで記述した文章とコード、そして、その実行結果が記録されていきます。 作成したノートブックは、JSON形式でエクスポートしてGitHubで共有することができます。GitHubのWebサイトでは、自動的にノートブック形式にレンダリングして表示されるようになっています。現在は、Tex形式の数式がうまく表示されない問題があるようですが、下記のような感じになります。 ・ロジスティック回帰による二項分類器の作成 また、受け取ったノートブックは、自由にコードを修正して再実行することができますので、データ分析のコードとその説明をノートブックにまとめておけば、「実行できる教科書」が実現することになり
DockerでJupyter Notebook環境をお手軽に準備する(TensorflowやGraphvizもあるよ） - Qiita
はじめに ちょっとデータ分析や機械学習をやってみたい、んだけど環境準備が少し面倒だとか、 ハンズオンとかやるんだけど環境セットアップの説明だけで結構時間を使ってしまう、ということがなきにしもあらずかと思います。 Jupyter Notebookは機能的にも素晴らしい環境ですし、Webブラウザがあれば使うことができます。そういう環境はDockerに入れておくと便利で、各自のLocalで起動して使うか、クラウドサーバで起動しておけば、Webブラウザがあれば誰でも使えるのでお手軽です。 既に公開されているDocker Containerもあるのですが、いくつか欲しいものが足りないので追加したものを作ったので共有します。 Jupyter Notebook Docker Container Dockerファイルはここにあります。 https://github.com/mokemokechicken/
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
