学習済みMobileNetV2モデルによる推論をTensorFlow.jsとWebWorkerを使ってブラウザ上で実行 - すぎゃーんメモ
将棋駒画像分類の話の続き。 memo.sugyan.com 学習させたモデルでの分類結果を実際に試すときに Web上でもインタラクティブに出来ると便利そう、と思ってやってみた。 学習させたMobileNetV2のモデルを使ってTensorFlow.jsでの推論をWebWorker経由で行わせて結果表示、ていうのをようやく出来た… pic.twitter.com/L1xwjBSaXo— すぎゃーん💯 (@sugyan) October 7, 2018 学習済みモデルの変換 まずは学習済みのモデルをTensorFlow.js用に変換する必要がある。ここまではPythonの領域。 Importing a TensorFlow GraphDef based Models into TensorFlow.js 普通に tf.train.Saver を使っていると、checkpoint形式でパラメー
JavaScript エンジニア向け: 知識ゼロから tensorflow.js で機械学習入門 - mizchi's blog
この週末で機械学習を勉強した結果として、JavaScript エンジニア向けにまとめてみる。 自分が数式見て何もわからん…となったので、できるだけ動いてるコードで説明する。動いてるコードみてから数式見たら、多少気持ちがわかる感じになった。 最初に断っておくが、特にJSを使いたい理由がないなら python で keras 使ったほうがいいと思う。tensorflow.js が生きる部分もあるが、学習段階ではそこまで関係ないため。 追記: 最初 0 < a < 1.0 0 < b < 1.0 で三角関数 Math.sin をとっていて、これだと三角関数の一部の値しか使っておらず、線形に近似できそうな値を吐いていたので、次のように変更して、データも更新した。 // 修正前 const fn = (a, b) => { const n = Math.cos(a) * b + Math.sin(b
deeplearn.jsを遠くからそっと眺めてみた | adamrocker
Googleから発表された機械学習のためのJavaScriptライブラリのdeeplearn.jsを眺めてみたので、纏めておきます。 オフィシャルを舐めて、どういうものか、これからどんな感じになっていくか（いってほしいか）をダラっとタレます。 注意 眺めたのはv0.1.0なので、内容が今後大幅に変更になる可能性があります（というかある）。 触った環境 MacBook Pro (Retina, 15-inch, Mid 2015) - プロセッサ: 2.5GHz Intel Core i7 - メモリ: 16GB 1600 MHz DDR3 - グラフィックス: AMD Radeon R9 M370X 2048 MB Chrome 60.0.3112.101 (Official Build) (64ビット) deeplearn.js v0.1.0 Exampleを眺める 何ができるかを眺める
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