TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
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
sbt runでprovidedな依存ライブラリをクラスパスに含める - Qiita
本番環境ではライブラリがインストールされているからそれを使いたいけど、ローカルで実行/テストするときは環境作るの面倒だからsbt管理のライブラリを使いたいよってケースです。 build.sbtで以下のように設定するとsbt runおよびsbt run-mainでprovidedにしたライブラリもクラスパスに含めて実行されます。 libraryDependencies ++= Seq( "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.3.1" % "provided", "org.apache.spark" %% "spark-mllib" % "1.3.1" % "provided", "com.github.scopt" %% "scopt" % "3.3.0" ) run in Compile <<= Defaults.runTask(fullClass
Airflow - データパイプラインのスケジュールと監視をプログラムしてみた - Qiita
Airflowを導入するとcronのバッチ処理でエラーが起きてログファイルを漁った結果、Log出力が甘くて原因特定できないぐぬぬぬぬもうやだまじつらい、みたいなことが仕組みで防げるようになります。 Airflowってご存知でしょうか？ Airbnb社がオープンソースで公開しているデータパイプラインのスケジュールとモニタリングツールです。簡単に言うとジョブツリーを構築できる高機能なcron。Python2系で開発されていてpip install可能なオープンソースのソフトウェアです。AWSが年1で開催している大規模イベントre:Invent 2015で複数の会社がAirflowを利用していると発表し注目を集めました。Yahooの発表を読んで興味を持ちました。この記事はAirflowをプロジェクトに導入すべきか検討、検証したメモです。 ■ プロジェクトの解析タスクをAirflowに乗せてみた
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