TensorFlowをAWS GPUで使ってみました - Qiita
先月、Googleが開発した人工知能ライブラリTensorFlowをオープンソースした訳ですが、一つの特徴としてはGPUを使って処理もできる、とのことです。少しだけ調べたところGPUの利用はLinuxのみだが、GPUの計算を使ってみたいとのことでAWSでの利用を試してみました。 TensorFlowとは？ TensorFlowの主要な一つのユースケースはディープラーニング/ニューラルネットワークの実装ですが、その使い方もできれば、もっと一般的にデータフローグラフで表現可能な計算に何でも使えるものです。あらかじめデータフローグラフとして構成することにより、複数のデバイスによる並列計算、GPUを使った処理の高速化等が可能のようです。 TensorFlowをGPUで動かしたい理由 最近どこかで読んだがディープラーニング系の処理やBitcoinマイニングでも、GPUを使うと効率的なようです。GPU
[TensorFlow] APIドキュメントを眺める -Tensor編- | DevelopersIO
はじめに TensorFlow研究会に先立ち、予習をしておこうと思い、まずはGithubリポジトリのREADME.mdを試してみたあと、APIドキュメントを眺めてみました。 まずはぱっと目についた Tensor クラス を一通り通読したのでまとめてみます。 Tensor について Tensor (Tensor クラスのインスタンス)は TensorFlow の名前の由来でもあり、数学で言うところのテンソルですが、スカラー、ベクトル、行列の概念をより一般化したものと捉えられます。こちらでは厳密な説明は避けますが、テンソルについての詳しい定義等は線形代数学（佐武一郎）の五章にかかれています。 ここでは TensorFlow の Tensor クラスについて詳しく見ていきます。 Tensor は Operation(演算) (TensorFlowで Hello Worldを動かしてみた&その解説
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[AWS]AmazonLinuxの仮想マシンの上にDocker入れて機械学習（TensorFlow）動かす - Qiita
自前の物理環境を用意せずにTensorFlowを動かしたかったので、AWSのmicroインスタンス上に環境を構築した際の手順まとめ。 TensorFlowって? 2015/11/10にGoogleが公開した機械学習技術のライブラリで、サンプルを眺めただけでも以下のような学習機が使えるようだ。 - 手書き文字認識 - リカレントニューラルネットワーク(RNN) - 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 前提環境 AWS EC2 上のVM Amazon Linux AMI 2015.03.1 (HVM), SSD Volume Type - ami-1c1b9f1c Docker 1.7.1 Ubuntu 14.04LTS(Docker上のコンテナ） AWSへの登録や仮想マシン登録は終わっている前提 AWS EC2 上のVMにDocker導入 VMにsshでログインし、以下のコマンドを入力
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