TensorFlowがWindowsサポートしたのでインストールしてみた - デジタル・デザイン・ラボラトリーな日々
はじめに TensorFlow 0.12からWindowsをサポートするようになりました。これにより、VirtualBoxやDockerを使う必要がなくなります。 【追記 2017/03/02】 2017/02/16にTensorFlow 1.00がリリースされました、遅ればせながら今回TensorFlowをバージョンアップしました。 【追記 2017/11/25】 2017/11/08にTensorFlow 1.40がリリースされました、遅ればせながら今回TensorFlowをバージョンアップしました。 TensorFlow 1.4.0 リリースノート（翻訳） (tensorenv) C:\Users\(ユーザー)>pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow (tensorenv) C:\Users\(ユーザー)>python
PythonからJavaを呼び出す簡単な方法 - Qiita
はじめに py4jを使ってpythonからjavaのメソッドを呼び出す方法です。 日本語ドキュメントが古いものばかりで苦労したのでまとめてみました。 環境 OS X Yosemite 10.10.5 anaconda 3.5.0(python 3.5.2) インストール pip でpy4jをインストール後、Java側でpy4jを読み込めるようにjarをコピーします。 $ pip install py4j $ sudo cp ~/.pyenv/versions/(仮想環境名)/share/py4j/py4j(バージョン).jar /Library/Java/Extensions/ import py4j.GatewayServer; public class AdditionApplication { public int addition(int first, int second) {
深入りしないCython入門 - Qiita
Cythonとは？ Pythonは処理速度は決して早くない、むしろ遅い部類である。 そこで、C/C++に変換することにより高速化しようというのがCythonである。 低級言語のC/C++（昔は高級言語だったが、現在は低級言語といって良いだろう）に変換してネイティブコンパイルするのだから、速いに決まっている。 この記事の目的 「Cythonは難しい」、「CythonはC/C++の知識が必要」という印象があるだろう。答えは「Yes」である。 しかし、その答えはCythonをフルに使いこなす事が前提である。 実はCythonは、C/C++をそんなに知らなくても、ちょっとした高速化には充分な恩恵を得られるように設計されているのだ。 しかし、無闇にCythonを使っても「あまり高速化されない」、「移行がすごく大変」と散々な結果になるだろう。そこら辺のポイントを踏まえ、C/C++をあまり知らない初心者
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