メルカリ : TensorFlow Lite で、気付きにくい便利機能をユーザーに提唱
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WebAssembly版のTensorFlow.jsが登場、Webブラウザでの推論処理を10倍以上高速に実行
WebAssembly版のTensorFlow.jsが登場、Webブラウザでの推論処理を10倍以上高速に実行 Googleがオープンソースで公開している機械学習ライブラリTensorFlowの1つとして、Webブラウザ上で機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルによる推論の実行などが可能になるJavaScriptライブラリ「TensorFlow.js」があります。 TensorFlow開発チームは、このTensorFlow.jsの内部で行われている処理をWebAssemblyで実装した「WebAssembly backend for TensorFlow.js」のアルファ版を発表しました。 We’re excited to release the Alpha of our WebAssembly backend for TensorFlow.js! WASM has wider dev
TensorFlow 2.0 時代の Keras API での画像分類器 - すぎゃーんメモ
TensorFlowを初期の頃から触っていて define-and-run の流儀にはそれなりに慣れてしまっていたけど、そろそろTensorFlowも2.0がreleaseされそうだし(2019.09時点で 2.0rc1) 新しいinterfaceも触っておかないと、と思って勉強してみた。 Effective TensorFlow 2.0 を読むと、major changesとして "Eager execution"、recommendationsとして"Keras layers and models"が紹介されている。 これからの時代はKeras APIを使ってEager executionでやっていく必要がありそうだ。 お題: 将棋駒画像の分類 昨年くらいから将棋の画像認識をやろうと思って 駒の画像データセットを作成 していた。今回はこれを使う。 各駒14種の先手・後手で28種、空白マ
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