GoogleでJetson Nano x TensorFlowの可能性に関してプレゼンしてきました - karaage. [からあげ]
Googleさんでのプレゼン発表無事終わりました Google 東京オフィスのTFUG(TensorFlow User Group)イベントでJetson Nanoに関して発表してきました。イベントの詳細やプレゼンすることになった経緯などは以下参照下さい（既にイベントは終了しています）。 どうなることかと思いましたが、無事プレゼン終えることができてホッとしております。 この記事では、プレゼン見れなかった人への情報提供、プレゼン見てくださった方への情報補足として、発表内容や関連情報をまとめておこうと思います。 「Jetson Nano x TensorFlowで始めるモバイルAI画像認識」 発表スライド Jetson Nano x TensorFlowで始めるモバイルAI画像認識 from karaage0703 発表したスライド資料です。私以外の方のスライド等は以下リンク先参照下さい。 S
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BodyPix の概要: ブラウザと TensorFlow.js によるリアルタイム人セグメンテーション
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Google Cloud TPUを使った計量学習の高速化事例の紹介 - ZOZO TECH BLOG
ZOZO研究所の後藤です。本記事ではGoogle Cloud TPUを使った計量学習の高速化の事例を紹介します。 はじめに 深層学習を用いたプロダクトを開発・運用する上で、モデルの学習にかかる膨大な時間はボトルネックの1つです。 ファッションにおける深層学習を用いた画像認識技術にも同じことが言えます。 今回はファッションの分野において定番のタスクであるStreet2shopの課題設定に対し、Google Cloud TPUを用いて計量学習の高速化を試みます。 Street2shopは、スナップ画像から商品部分を切り出す物体検出のパートと、切り出した画像と類似した商品を検索するクロスドメイン画像検索のパートに分けられます。 今回の取り組みでは、後者のパートで利用する画像間の距離を測るためのモデルの学習の高速化を行います。 目次 はじめに 目次 Google Cloud TPUとは タスク S
Google、NVIDIAのDeep learning推論ライブラリ「TensorRT」と「TensorFlow」の統合を発表。8倍高速に
Google、NVIDIAのDeep learning推論ライブラリ「TensorRT」と「TensorFlow」の統合を発表。8倍高速に 2018-03-28 Googleは、NVIDIA TensorRTとTensorFlow 1.7の統合を発表しました。 NVIDIAのDeep learning推論を最適化し高性能で実行するライブラリTensorRTと、Googleのオープンソースで公開している機械学習ライブラリTensorFlowが統合しました。 これはTensorFlow時にGPUの推論待ち時間を最小限に抑えます。NVIDIA Volta Tensor Coreを使用したTensorFlowで、7msのレイテンシで8倍速く実行されたと述べます。 関連 Googleのモバイル／組込機器向け機械学習ライブラリ「TensorFlow Lite」、Appleの機械学習フレームワーク「Co
Gboard 物理手書きバージョンの舞台裏
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
【秒速で無料GPUを使う】TensorFow(Keras)/PyTorch/Chainer環境構築 on Colaboratory - Qiita
2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 19/1/11 18年1月の公開後、TensorFlow本体にKeras統合、Chainerがデフォルトで提供となるなど、状況が変化したため、大幅に加筆しました。TensorFlow 2.0 Previewについても追記しました。 19/1/31 PyTorchが標準インストールとなったこと、PyTorch/ TensorFlowのColab版チュートリアルを追記。 2019/3/9 Colaboratoryに関する情報交換Slackを試験的に立ち上げました。リンクより、登録・ご参加ください。 TL;DR Google Colab
Announcing TensorFlow Lite- Google Developers Blog
Today, we're happy to announce the developer preview of TensorFlow Lite, TensorFlow’s lightweight solution for mobile and embedded devices! TensorFlow has always run on many platforms, from racks of servers to tiny IoT devices, but as the adoption of machine learning models has grown exponentially over the last few years, so has the need to deploy them on mobile and embedded devices. TensorFlow Li
夏休みの自由工作：TensorFlowでじゃんけんマシンを作る | Google Cloud 公式ブログ
* この投稿は米国時間 10 月 12 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Postesd by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 今年はまとまった夏休みが取れたので、息子といっしょに作れる自由研究のアイディアを探していました。結果、できあがったのが、TensorFlow で作った「じゃんけんマシン」です。 TensorFlow で作った「じゃんけんマシン」 この動画の通り、手袋に付けたセンサーを使ってグー、チョキ、パーのいずれかを判定し、それに負けない手を出すマシンです。単純なおもちゃではありますが、隠し味としてTensorFlowを使いました。TensorFlowでとても簡単な機械学習（ML）のモデルを作成し、手袋につないだ Arduino マイクロコントローラでそれを利用して手の形を読み取る仕組みです。ML を便利なツールとして使うことで、面
素人が学んだ A Neural Network Playground の遊び方
ニューラルネットワークを理解するためのツールA Neural Network PlaygroundがGoogleのTensorFlowのチームから出されました。 これを分かってる社員に解説してもらいながら触ってみて若干理解してきたのでその経過を報告したいと思います。 素人がいじるべきパラメータまずはじめにA Neural Network Playgroundにアクセスしてもらうと上のようなページになるかと思いますがいじるべきパラメータをお教えしたいと思います。 ①まずは4つから図形を選びます。始めは左上の画像にしましょう。 ②層の深さを決めましょう。1か2くらいで良いと思います。 ③ユニットの数を決めましょう。2か3くらいで良いと思います。 ④再生ボタンを押して右下の画像の変遷を楽しみましょう。 見るべき結果どうでしょうか？機械がだんだんと図を理解してる様子が右下の図⑤の変遷で見て取れるで
（日本語版） Cloud ML Super Quick Tour - めもめも
cloud.google.com 何の話かというと 先日、Google Cloud MLがベータ公開されました。超ざっくりまとめると、GCPのクラウド上で次のことができるようになります。 (1) TensorFlowのコードを実行して学習済みモデルを作成する (2) 学習済みモデルをAPIサービスとして公開する（現在はアルファ版） (1)については、ハイパーパラメーターの自動チューニングや分散学習処理なども利用できるのですが、ここでは、単純に、既存のTensorFlowのコードをCloud MLに載せるための最低限の手順を説明します。 例として、下記のサンプルコードを使用します。全結合層のみの単層ニューラルネットワークでMNISTデータセットを分類する簡単な例です。 ・MNIST single layer network.ipynb ローカルで実行する場合からの修正点 まず、コードの実行に
噂の「TensorFlowでキュウリの仕分けを行うマシン」がMFT2016に展示されていたので実物を見てきた - データの境界
個人的には最近聞いた話の中でひさびさにワクワクした話。 「医療」「教育」「農業」のようなIT未開の分野に黙々と取り組んでいる人達はヒーローに見える Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow 約三行要約 エンジニア職だった方が実家のキュウリ農場でtensorflowを使った自動の「キュウリの品質仕分け機」を自作している 家族（仕分け担当はお母さん）が9段階に仕分けしたキュウリを撮影し学習用画像データ（80×80px）としている。画像7000枚分。 収穫のピーク時には一日 8 時間ずっと仕分け作業に追われる。それを自動化したい。 Web カメラによる画像撮影は Raspberry Pi 3 で制御し、そこで TensorFlow による小規模なニューラルネットによってキュウリのあり・なしを判断 学習と計
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