Google Cloud Storage に画像データを置くときは TFRecord を使った方が良さそうという教訓 - 油を売って怒りを買う
これは TensorFlow Advent Calendar 2017 の 1 日目の記事です。 もちろん主張したいことはタイトルの通りです。 順を追って、かつドラマチックに説明していきましょう。 TFRecord って何？ TensorFlow 用のデータフォーマットです。 詳しくはこのあたりを見ると良いと思います。 Reading data | TensorFlow Data IO (Python functions) | TensorFlow 今回重要なポイントは複数の画像ファイルを 1 つの TFRecord に詰め込むことが可能という点です。 TFRecord を使うデメリット 実は僕は TFRecord 別に使わなくても良いんじゃね派でした。 なので、まずはデメリットから挙げておきましょう。 バイナリファイルなので人間が目で見てデータを確認できない 何かデータに手を加え
x + 0.25 - 0.25 = xが成り立たないxとは何か｜Rui Ueyama
スタンフォードのコンピュータサイエンスの授業で、ときどきこれは良問と思う問題がテストで出ることがある。僕の印象に残っているのは「xをfloatとするとき、x + 0.25 - 0.25 = xが成り立たないxを求めよ」というものだ。浮動小数点数を理解していないと、両辺が同じにならないケースがあるほうが不自然に思えるだろうから、この問題は浮動小数点数の奇妙さを結構うまく突いていると思う。この問題を元に浮動小数点数についてちょっと説明してみよう。 まずコンピュータ上での数について少し考えてみよう。コンピュータにおける数と、数学の整数や実数は、よく考えてみると全然違う。コンピュータは有限の記憶領域しか持っていないので、無数にある数を表すことが根本的にできない。つまりコンピュータ上の数は「本物の数になるべく似せた別の何か」だ。現実的には、例えば32ビットの数なら2^32パターンしか表せないので、そ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
