脳死で覚えるkeras入門 - Qiita
前書き 全てのプログラマーは写経から始まる。 by俺 この記事は機械学習入門用ではありません。良質な写経元を提供するためにあります。無駄のないコードと無駄のない説明を用意したつもりです。kerasコーディングを忘れかけた時に立ち返られる原点となれば幸いです。 実行環境 python (3.7.10) tensorflow (2.4.1) keras (2.4.3) 対象者 pythonを自分の環境で動かせる人 かつ keras初心者 ■ kerasとは python で書かれた高水準のニューラルネットワークライブラリ。 (keras公式) もっとわかりやすく言うと... ディープラーニングを自力で全部作るのは大変。 でも、kerasを使うと簡単だよ！ ■ kerasコーディングの流れ データを用意する。 モデルを構築する。 モデルにデータを学習させる。 モデルを評価する。 ※モデルとは、デ
Introduction to TensorFlow
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
Tensorflow Object Detection API クイックスタート - Qiita
はじめに この記事は2017年6月に公開されたTensorflow Object Detection APIのクイックスタートガイドです。 ドキュメント読んだり、環境設定に時間を掛けずにペットデータセットを使ったサンプルをDockerを使ってローカル環境で簡単に試せるようにしました。 僕自身もそうですが、普段PythonやDeepLearningをやっていない人の助けになれれば幸いです。 環境 必要な環境はDockerだけです。 メモリが足りないとプロセスが止まってしまうので12GB程度割り当てて下さい。 Docker CPUs: 2, Memory: 12GB Mac以外でも動くと思いますが、自分のマシンのスペックを記載しておきます。 MacBook Pro (13-inch, 2016) CPU: 3.3 GHz Intel Core i7 Memory: 16 GB OS: macO
怠け者のためのディープラーニング入門 - イントロ
目次 イントロ ← 今ココ Scikit-learn・Keras モデルの性能指標・評価方法 データの前処理・データ拡張 早期終了(early stopping) 転移学習 ハイパーパラメータのチューニング モデル圧縮 応用 はじめに 大学3年生のとき、小林雅一『AIの衝撃 人工知能は人類の敵か』という本をなんのきなし読んだことがあります。その本の中で「最先端のAIを実装できるのは世界でも50人くらいの研究者・大学院生くらいだ」といった文章を読み、なんだかすごそうという動機で機械学習に触れ始めました。そのころちょうど、TensorFlow 0.0.5が公開されて騒がれていたことを覚えていますが、当時ディープラーニングとは何かすらまったく分かりませんでした。それから約2年の月日が経ちますが、TensorFlowをはじめとしたフレームワークの普及もあってか「最先端のAI」というものを研究し実装
【入門者向け解説】TensorFlow基本構文とコンセプト - Qiita
TensorFlowの基本構文とコンセプト 公式ページのGetting Started With TensorFlowを試して、ポイントとなる点を解説していきます。この内容を理解してから「【入門者向け解説】TensorFlowチュートリアルMNIST(初心者向け)」のチュートリアルをすると理解が早いです(私はボケてすっ飛ばしていました)。 参考リンク TensorFlowをWindowsにインストール Python初心者でも簡単だった件 【入門者向け解説】TensorFlowチュートリアルMNIST(初心者向け) TensorFlowチュートリアルMNIST(初心者向け)をTensorBoardで見える化 TensorFlow APIメモ 【TensorBoard入門】TensorFlow処理を見える化して理解を深める 【TensorBoard入門:image編】TensorFlow画像処
Macで深層学習の環境をさくっと作る手順 with TensorFlow and OpenCV - Qiita
はじめに 新しくMacBook Airを購入したので、これまで使っていたMacBook Airと同じ環境を構築するために必要な手順を整理します。 再セットアップをする時に困らないため自分用にメモしている感じですが、共有すると誰か他の人のためにもなるかもしれないと期待するところです。 主な手順 以下の順番でインストールします。 Xcode pyenv anaconda autoconf、automake、libtool、CMake OpenCV TensorFlow Xcode App Storeを起動してXcodeをインストール。 pyenvとanaconda 以下のスクリプトを作成して実行。 ※ ここでは2017年5月6日現在の最新版4.3.1のanacondaをインストールします。 git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv
tf.data: Build TensorFlow input pipelines | TensorFlow Core
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR I0000 00:00:1723685859.835217 44933 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:172
中学生にも分かるTensorFlow入門 その１ テンソルとはなにか - Qiita
目的 このシリーズは中学三年生程度の数学の知識があれば、Python言語の機械学習記述用ライブラリを利用して記述された、基本的な教師あり学習のニューラルネットワークである誤差伝搬型3層ニューラルネットワークのプログラム、つまり、TensorFlowのサイト（TensorFlow.org)上にあるTutorialのMNIST For ML Beginnersの内容をを理解できるということを目的としています テンソルとは何か 早速本題に入り、まずはテンソルということについて考えて行きます ベクトルとスカラー テンソルについて説明する前に、まず、スカラーとベクトルについて説明します スカラーとは大きさです。例えば距離、例えば重さ、そういうものを数学用語でスカラーといいます ベクトルとは大きさと向きがあるものです。座標というものベクトルで考えることができます。それは原点をどこかにとれば、座標への向
知識ゼロからTensorFlowを使った機械学習で人工知能を作るー入門編１ - Qiita
TensorFlow TensorFlowはGoogleがオープンソースとして公開した機械学習のライブラリ。 www.tensorflow.org ここしばらく機械学習の本読んで、TensorFlow触りまくって出した結論はこれ。 TensorFlowは機械学習の初心者がスグにカンタンに使えるモノではない TensorFlowを使えば機械学習の概念をそのまま直感的にコードに落としこむことができる。ただ、そのためには機械学習の理論を予め知っておくことが必要。「ニューラル・ネットワーク」とか「構造パターンマイニング」とかの用語が分からないといちいちそこで手を止めて、調べる必要が出てくる。 ただ数学好きであれば、全てが数式で表現される世界が妙に楽しい。アルゴリズムや使い方さえ分かれば、かなりのレベルで面白いモノが実装できることは確かだ。 TensorFlowのインストール（MacOS編） まーこ
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Lear
Distributed TensorFlowを試してみる - Qiita
Distributed TensorFlow が公開されました。中の人の説明がわかりやすいですが、TensorFlowの分散環境における並列演算を支援する仕組みです。 Dockerイメージを山ほど作って使うのが想定なのでしょうけれども、低火力コンピューティングの底辺にいる私としては、とりあえず自宅のデスクトップPCのUbuntu14.04(64bit)上でサーバを走らせて、MacBookから叩くところまでやってみます。 自宅の環境はデスクトップPCのほうがCPUがしょぼい上にGPU非搭載なので実用上まったく価値が無いのですが、まあ練習ということで。 サーバのビルド(Ubuntu14.04) 現時点(2016/2/28)ではソースからビルドする必要があります。TensorFlow公式にならって環境構築からビルドまでやってみます。 まずbazelのインストール。 $ sudo add-apt-
GitHub - calvinschmdt/EasyTensorflow: This package provides users with methods for the automated building, training, and testing of complex neural networks using Google's Tensorflow module. The project includes objects that perform both regression and cla
This package provides users with methods for the automated building, training, and testing of complex neural networks using Google's Tensorflow package. The project includes objects that perform both regression and classification tasks. In addition, there is a function included that uses the DEAP genetic algorithm package to evolve the optimal network architecture. The evolution function is almost
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【初心者向け】MacでDockerを使ってTensorFlowの画像認識を試す - Qiita