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実行手順 PCブラウザ リンク先から Open Seed in Colab を押す ソースコードは、セルを選択し 左上の再生ボタンを押す または Shift + Return で実行できる。 基本GPUを利用により、コード実行時に早く進められる メニューの ランタイム> ランタイムのタイプを変更 から、 ハードウェアアクセラレータ に GPU を選択 スマホブラウザ iOS/AndroidいずれかのChromeでリンク先を開き、 Open Seed in Colab を押し、実行方法は同上 領域別のSeedリストと簡易解説 以降の画像は、特に注釈のない限り Seedbank から引用したものです 画像や動画 Image & Video 基本のMNISTから動画のコンテキスト推定までの分類、DeepDreamに始まりCycleGANなどメジャーなGANが動かせます。 分類 Classific
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 2019/3/9 ここで紹介している講座が、「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」として書籍化されました! 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 東大松尾研がJupyter notebook形式でデータ分析/ Deep Learning講義内資料をそれぞれ公開 Google Colaboratoryを使えば、Python等セットアップ不要ですぐに始められる セットアップ後は、スマホブラウザでもok そもそもデータ分析/人工
深層学習全部入りコンテナ(Keras/TensorFlow/Chainer/Pytorch/Open AI Gym/Anaconda)で、nividia-dockerを使うDeepLearningKerasTensorFlownvidia-dockerubuntu17.04 概要 CUDA/ cuDNNの複数バージョンの平行運用を可能にする、dockerのラッパーであるnvidia-dockerをUbuntu 17.04環境に導入し、Keras(on TensorFlow)のmnist_cnn.pyサンプルの動作確認まで行う。ついでにethereum miningとの同時起動も試す。 nividia-dockerの導入 基本手順は下記に従い、nvidia-dockerのサービス起動まで確認する。NVIDIA driverはホストPC側にあらかじめ導入が必要。 Ubuntu 16.04 LT
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