Googleの事前学習済みモデルを手軽に利用出来るTensorFlow Hub - Technical Hedgehog
自然言語処理におけるword2vecや画像処理におけるInceptionなど、一般的に広く用いられているモデルを上流で用いる事は多くあります。汎用的な知識を扱えるメリットがある一方、学習には大量のデータセットの準備と膨大な学習時間がかかってしまいます。 この問題に対して、あらかじめ学習させた状態のモデル(事前学習済みモデル)を用意しておき上流に転移させる方法があります。本記事ではその事前学習済みモデルについて、Googleが提供するのライブラリであるTensorFlow Hubを紹介します。 TensorFlow HubはGoogleの大量リソースを用いて学習したモデルを手軽に実装できるほか、自作したモデルを別環境で利用しやすいように自作することも可能です。本記事では概要と特徴、利用方法を紹介します。 今回説明するTensorFlow Hubの利用方法、作成方法について実験したコードはGi
macOS標準添付「Automator」で、右クリックから画像を一括リサイズする環境を手に入れる | DevelopersIO
弊社のような環境にいると、複数の画像を一律で一定のサイズに縮小したいという場面がよくあります（主にブログ書き的な意味で）。 個人的な需要としては、だいたいは撮影したプレゼンテーションのスクリーンの画像を同じサイズにそろえたい、という場面で、少ない枚数であれば Skitch みたいなアプリを使って手作業で縮小していいのですが、枚数が多くなったり、AWS Summit や re:Invent の時ような お祭り イベント時に少しでも早く仕上げたいときなどにはやってられなくなります。 品質が求められるのであれば Adobe Photoshop の Action 機能を使う1など、いろいろなやり方があってそれぞれ特徴も品質も操作性も一長一短だと思うのですが2、ここでは macOS に備わっている Automator という自動化機能を使う方法をご紹介します。 この方法ですと、いちいちターミナルやア
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