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Tensorflow 1.0でGPU利用 with AWS - Qiita
そろそろ春の足音がしだして、相変わらずの何もできてないっぷりに愕然とする今日このごろです。 さすがに何もしていないのはまずいので、以前触った TensorFlow を再び触り始めています。 相変わらずのGoogleクオリティで、APIが色々と変わっているような気がしますが、いろいろ忘れているので調度良いかなと。 何か一つ作ってみようと、作ってみている最中です（いずれ記事に・・・）が、DeepLearningとかコモディティ化してきていると言われているとはいえ、理解しながら作ろうとすると、もれなく数式とコンニチワするので、文字通りに頭の痛い日々です。でも楽しい。 Amazon LinuxでGPU利用する 今作ってみているものは、学習をCPUだけでやると時間がかかってしょうがない＋学習用データが大きすぎて洒落にならないため、GPUで実施したくなります。 GPUは一応部屋のPCについているとはい
Googleの機械学習ライブラリ TensorFlow1.0リリース！で、何がどうなる？どう変わった？ | Ledge.ai
TOP > Technology > AI（人工知能） > Googleの機械学習ライブラリ TensorFlow1.0リリース！で、何がどうなる？どう変わった？ release: https://research.googleblog.com/ ついに出ましたね。Google謹製の機械学習ライブラリ『TensorFlow』の正式版1.0。 というわけで今回は、2015年11月のオープンソース化以来 劇的な進化を遂げたTensorFlowについて『で、1.0になって何がどう変わってどうなったんだ？』みたいなところをまとめてみようかと思います。 実験的コンパイラ「XLA」導入で超高速化を実現今回リリースされたTensorFlow 1.0では、CPU上でもGPU上でも稼働可能なコンパイラ「XLA」を実験的に採用。Googleさんいわく『8GPU環境で7.3倍、64GPU環境では58倍の高速化が
グーグル、機械学習フレームワーク「TensorFlow」のバージョン1.0をリリース
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Googleは米国時間2月15日、オープンソースの機械学習フレームワーク「TensorFlow」のバージョン1.0をリリースしたと発表した。 TensorFlowは、2015年11月にオープンソースとして公開された。機械学習や深層ニューラルネットワークの研究を目的に、GoogleのMachine Intelligence研究組織内のGoogle Brainチームの研究者らが開発したが、汎用性が高く、他のさまざまな分野に適用できるとしている。 Googleは同日、本社のあるマウンテンビューで開催した「TensorFlow Dev Summit」でTensorFlow 1.0を発表した。 TensorFlow 1.0は、速度が強化されており
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TensorFlowが遂にr1.0になるようです (1.0.0-rc0がリリースされました) - Qiita
