Big Sky :: golang で tensorflow のススメ
« Software Design 2018年7月号「Vim 絶対主義」の執筆に参加しました。 | Main | ボタンを押したら golang の if err... を自動入力 » tensorflow といえば Python と思っておられる方も多いのではないでしょうか。間違いではないのですが、これは初期に作られた Python 向けのバインディングに研究者達が多く食いついた結果に過ぎないと思っています。実際 tensorflow は現在 C言語、C++、Python、Java、Go から利用する事ができ、最近では JavaScript にも移植されています。筆者自身も Go で tensorflow を使ったシステムを構築し、運用保守しています。問題も発生せず機嫌良く動いています。学習の利用部分は GPU のパフォーマンスに依存しますが、それ以外の部分については各言語の実装に依存し
Go による機械学習 推論フレームワークの最新動向 2019 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Golang で推論 昨今では「機械学習と言えば Python」「Python と言えば機械学習」と思われがちなのですが、推論用途であれば学習済みモデルを利用して色々なプログラミング言語から扱えます。Go から扱える機械学習ライブラリの内、学習済みモデルが利用できる物としてはおおよそ以下の3つに絞られます。 TensorFlow TensorFlow Lite ONNX Golang で TensorFlow Golang で TensorFlow を利用する場合はオフィシャルから Go の binding が提供されているので Go
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Writing Modular Go Programs with Plugins
Tucked among the multitude of significant features introduced in Go version 1.8 is a new Go plugin system. This feature let programmers build loosely coupled modular programs using packages compiled as shared object libraries that can be loaded and bound to dynamically at runtime. This is a big deal! You see, developers of large system software in Go have, inevitably, come across the need to modul
tensorflow package - github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go - Go Packages
package main import ( "archive/zip" "bufio" "flag" "fmt" "io" "log" "net/http" "os" "path/filepath" tf "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go" "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/op" ) func main() { // An example for using the TensorFlow Go API for image recognition // using a pre-trained inception model (http://arxiv.org/abs/1512.00567). // // Sample usage: <program> -dir=/tm
Grumpy: Go running Python!
The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and student outreach programs. Google runs millions of lines of Python code. The front-end server that drives youtube.com and YouTube’s APIs is primarily written in Python, and it serves millions of requests per second! YouTube’s front-end runs on CPython 2.7, so we’ve put a ton of work into improving the runtime and adap
Grumpy: Go running Python!
The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and student outreach programs. Google runs millions of lines of Python code. The front-end server that drives youtube.com and YouTube’s APIs is primarily written in Python, and it serves millions of requests per second! YouTube’s front-end runs on CPython 2.7, so we’ve put a ton of work into improving the runtime and adap
ディープラーニングで囲碁
2017/05/14 Tygem 150万棋譜へのリンク、Policyの流用を追加 Detelfさんの学習済みデータを動かす Caffeで使うデータベース Oakfoamのソースを落とす HDF5 C++からLevelDBの作成 AyaのCNNを計算する関数 Caffeのインストール 棋譜 学習データのシャッフル PolicyNetのネットワーク構造を指定 19路のPolicyNetを13路、9路に流用 ValueNetの構造を指定 ValueNetの学習局面 平塚の囲碁4段 Caffeのデータの吸出し 学習途中のグラフ表示 GPUの選択 参考文献 論文 オープンソースのソフト Detelfさんの学習済みデータを動かす まずはGPUなしでDetlefさんが作成された学習済みデータを動かしてみる のが参考になると思います。 1. Caffeのインストール 2. CaffeのサンプルのMNIS
Geoffrey Hinton, the 'godfather' of deep learning, on AlphaGo
South Korean professional Go player Lee Sedol reviews the match after finishing the final match of the Google DeepMind Challenge Match against Google’s artificial intelligence program, AlphaGo, in Seoul, South Korea, Tuesday, March 15, 2016. Google’s Go-playing computer program again defeated its human opponent in a final match on Tuesday that sealed its 4:1 victory. (Lee Jin-man/AP) In the right
AlphaGo対李世ドル - Wikipedia
本来の表記は「AlphaGo対李世乭」です。この記事に付けられたページ名は技術的な制限または記事名の制約により不正確なものとなっています。 AlphaGo対李世乭（アルファご・たい・イ・セドル）は、韓国のプロ棋士である李世乭と、Google DeepMindが開発したコンピュータ囲碁プログラムAlphaGoの五番勝負である。 対局はコミ7目半の中国ルールで、持ち時間は2時間で、切れると1手1分の秒読み、ただし1分単位で合計3回の考慮時間がある[1]。 勝者（勝ち越し者）は100万米ドルの賞金を得る。もしAlphaGoが勝利すれば、賞金はUNICEFを含むチャリティーへ寄付される[2]。賞金に加えて、李世乭は全5戦の対局料として15万米ドル、1勝につき2万米ドルを得る[1]。 囲碁は長い間、AIの分野における難問と見なされており、チェスや将棋でコンピュータがプロ相手に勝利を収めているなか、2
Go Grandmaster Lee Sedol Grabs Consolation Win Against Google's AI
SEOUL, SOUTH KOREA --- Korean Go grandmaster Lee Sedol has won his first game against AlphaGo, Google's artificially intelligent computing system, after losing three straight in this week's historic match. AlphaGo had already claimed victory in the best-of-five contest, a test of artificial intelligence closely watched in Asia and across the tech world. But on Sunday evening inside Seoul's Four Se
Google DeepMindの囲碁ソフト AlphaGoの衝撃 - カレーなる辛口Javaな加齢日記
「Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search」https://storage.googleapis.com/deepmind-data/assets/papers/deepmind-mastering-go.pdf http://deepmind.com/alpha-go.html 「AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learning 」http://googleresearch.blogspot.jp/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html 「AlphaGo: マシンラーニングで囲碁を 」http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/
Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search
Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search David Silver1 *, Aja Huang1 *, Chris J. Maddison1 , Arthur Guez1 , Laurent Sifre1 , George van den Driessche1 , Julian Schrittwieser1 , Ioannis Antonoglou1 , Veda Panneershelvam1 , Marc Lanctot1 , Sander Dieleman1 , Dominik Grewe1 , John Nham2 , Nal Kalchbrenner1 , Ilya Sutskever2 , Timothy Lillicrap1 , Madeleine Leach1 , Koray Ka
Go言語から mecab を使う - Qiita
概要 Go言語の cgo バインディングを使って libmecab を呼び出すメソッドです。 珍しい物では無くむしろ良く見かけるのですが、手習いで自作してみました。 他は mecab_nbest_sparse_tostr() を使っているのが多く、それではシングルスレッドでしか使えない物になるため、mecab_lattice_tostr() を使う様にしています。 引っかかったところ import "C" は include 直下に書く // #include <mecab.h> // #include <stdio.h> import "C" import と include の間に空改行挟むと動かないそうです。 ずいぶんなやんだ。 C のポインタ戻りの納め方が良くわかってない `hoge := C.moga()' と := で戻り値を受け取ろうとして上手くいかない時があったのですがエラ
A year with Go
So, it has been a year I’ve been working with Go. Last week I removed it from production. Re-reading my impressions after just a week, I pretty much stand by what I said back then, but there’s a few other things that I’d like talk about, and amplify some points from the previous post. Now, I’m writing this up because people have asked me about my thoughts on Go several times over the past year, an
Teaching Deep Convolutional Neural Networks to Play Go
Teaching Deep Convolutional Neural Networks to Play Go Christopher Clark S1351418@SMS.ED.AC.UK University of Edinburgh Amos Storkey A.STORKEY@ED.AC.UK University of Edinburgh Abstract Mastering the game of Go has remained a long standing challenge to the field of AI. Modern computer Go systems rely on processing mil- lions of possible future positions to play well, but intuitively a stronger and m
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GitHub - po3rin/gomnist: :memo:Package gomnist lets you to load the MNIST data set for use with gonum package.
build/golang_install_guide at master · tensorflow/build
物理サーバを選定する際のポイント – Eureka Engineering – Medium
GitHub - maxpumperla/betago: BetaGo: AlphaGo for the masses, live on GitHub.
