Kerasで画像分類を実装する時の参考資料 - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
畳み込みニューラルネットワークをKeras風に定義するとアーキテクチャの図をパワーポイントで保存してくれるツールを作った - Qiita
（2018/01/05 追記）ちょうどpython-pptxを調べていたので、pptx形式で図を保存できるようにし、タイトルも修正しました。 はじめに 論文やスライドで、畳み込みニューラルネットワークのアーキテクチャを良い感じに表示したいときがありますよね？スライドだとオリジナル論文の図の引用でも良いかなという気がしますが、論文の図としては使いたくありません。 ということでKerasのSequentialモデルのような記法でモデルを定義すると、そのアーキテクチャを良い感じに図示してくれるツールを作りました。言ってしまえばテキストを出力しているだけのツールなので依存ライブラリとかもありません。 https://github.com/yu4u/convnet-drawer ここまで実装するつもりはなかったので綺麗に設計できていませんが、バグ報告や追加機能要望welcomeです！ 経緯 元々は、
TFGANでFashion MNISTのGANをさくっと試す - Qiita
これはTensorFlow Advent Calendar 2017の22日目の記事です。 12/12にGoogleからTFGANがリリースされた。TFGANはTensorFlowでGenerative Adversarial Networks (GAN)を手軽に使えるライブラリ。さっそく触ってみたので、お手軽に試す手順を紹介したい。おそらく30〜60分ほどでこんなふうにFashion MNISTの画像が徐々に生成されていく様子が確認できるはず。 TFGANで生成したFashion MNIST画像 GANって何？ GANについては、アイドル顔画像生成やいらすとや画像生成などの事例で目にしたことのある人も多いはず。いわゆる生成モデルに分類される技法で、既存のデータを投入して学習すると、そのデータの特徴を捉えた新しいデータの生成を行える。2014年にIan Goodfellow他が考案したモデ
TensorBoardの最も基本的な使い方 - Qiita
TensorFlowの勉強メモです。 TensorBoardを使ってみたので、出来るだけ分かりやすく解説してみたいと思います。 TensorFlowのコードは主にこちらの書籍を参考にしています。 はじめに 1月から12月までの各月の平均気温の変化を、四次関数で近似するプログラムを例に、TensorBoardの基本的な使い方を解説してみます。 まずはTensorBoardを使わないコードを紹介してから、そのコードへTensorBoardで表示するためのコードを追加していきます。 TensorBoardを使わないで実装 # 必要なライブラリのインポート import tensorflow as tf import numpy as np # 変数の定義 dim = 5 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, dim + 1]) w = tf.Variable
Reading the VGG Network Paper and Implementing It From Scratch with Keras | HackerNoon
Reading the VGG Network Paper and Implementing It From Scratch with Keras Too Long; Didn't ReadThere are hundreds of code examples for Keras. It's common to just copy-and-paste code without knowing what's really happening. In this tutorial, you will implement something very simple, but with several learning benefits: you will implement the VGG network with Keras, from scratch, by reading the VGG's
TensorFlowのGPU環境をGCPでさくっと作る方法 - Qiita
TensorFlowのためのGPU環境をGCPのGoogle Compute Engine (GCE)で構築するには、 GPUの割り当て申請（初回のみ。所要時間は約5分） CUDAやcuDNNをインストール（NVIDIAのサイトからダウンロードしたりインストールしたりなんだりでスゲー時間かかって面倒） TensorFlowをインストール（所要時間は約5分） って手順が必要。しかし最近、Cloud DatalabのGPUインスタンスが利用可能になったおかげで、この手順がぐんと簡単になった。 GPUの割り当て申請（初回のみ。所要時間は約5分） Cloud Datalabインスタンスを作成（コマンド一発、待ち時間は15分ほど） これでOK。DatalabインスタンスにはTensorFlowだけじゃなくて、scikit-learnとかpandas、matplotlib等の定番ツールも入ってるので、
きみはTensorFlowでフレンズをとらえて揃えてたのしー！アプリなんだね！ - Qiita
メリークリスマス。フレンズのいない家でファミチキを一人食べる寂しさに怯えてはいませんか？ フレンズは待っていてもやってきません！外に出てフレンズを捕まえよう！そう思い立ち開発されたのが今回紹介するクソアプリ、「けものぷよ」です。 Special Thanks to けものフレンズ たのしいしくみ 外に出る 手持ちの携帯でフレンズを取る フレンズが落ちてくる フレンズが3つそろうと消える たのしー！ (きえてしまってはフレンズが集まらないのでは・・・という指摘は受け付けません。かれらは夢のパークへいったのだと思います)。 たのしいアーキテクチャ 写真を撮る IFTTTで画像を転送 TensorFlow Object Detection APIでフレンズを発見する 物理エンジンでフレンズが落ちてくる たのしー！ たのしいを実現するフレンズ TensorFlow Object Detection
models/research/im2txt at master · tensorflow/models · GitHub
Show and Tell: A Neural Image Caption Generator A TensorFlow implementation of the image-to-text model described in the paper: "Show and Tell: Lessons learned from the 2015 MSCOCO Image Captioning Challenge." Oriol Vinyals, Alexander Toshev, Samy Bengio, Dumitru Erhan. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence (2016). Full text available at: http://arxiv.org/abs/1609.06647 Con
Kerasのモデルは学習完了時のものが最良とは限らない - Qiita
Kerasのモデルは学習完了時のものが最良とは限らない ちょっとしたTipsです。 Kerasの限らず、ディープラーニングで作ったモデルは学習完了時のものが最良とは限りません。 学習を進めていって全エポックを終了したとしても（またはEarlyStoppingしても）、過学習であったり局所最適化されてしまったりということがありえます。 学習の途中に最良のモデルが存在するけど、学習完了時はそれより劣る、ということです。 そうした場合はCheckpointで保存された最良のモデルをロードし直すのが良いと思います。 import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.optimizers
TensorFlow Servingで機械学習モデルをプロダクション環境で運用する - freee Developers Hub
こんにちは、freee株式会社でエンジニアをやっている米川（@yonekawa）です。最先端のテクノロジーを使って新しいソリューションを生み出していくことをミッションにした、CTW (Change The World) という役職で働いています。 この記事はfreee Developers Advent Calendar 2017の23日目です。 機械学習ではアルゴリズムや大規模データ処理が注目されがちですが、学習したモデルをどうやってサービスで運用するかも悩ましい問題です。実験やアルゴリズムの検証では強力なツールが揃っているPythonがよく使われるので、そのままPythonでAPI作るケースが多いと思います。しかしプロダクション環境で運用するとなると開発しやすさ以外にも、大量リクエスト時のパフォーマンスやデプロイ、モデルの精度評価やA/Bテストなどさまざまな課題があります。 またfre
TensorFlow Liteのliteな話 - Qiita
この記事は ex-mixi Advent Calendar 2017 23 日目のエントリーです。 こんにちは。hnakagawa と申します。 mixiには中途で入り3年ほど在籍してました。入社当初の配属は、たんぽぽという謎チームで当時まだ黎明期だったネイティブ・アプリの開発環境の整備やフレームワーク開発を主に行っていました。 自分は組み込み畑からこの業界で仕事を始め、mixiの様なWeb系に行ったり組み込みに戻ったり、レイヤの上下を行き来するキャリアを送っていますが、アプリのスタートアップを経て去年ぐらいからMLプラットフォームの下回の仕事をするようになり、最近はex-mixiが集う人材吸引会社に吸い込まれたと噂されています? ※注 自分は研究者でもMLエンジニアでもなく、あくまで下回りの知識を活かしMLエンジニアがモデル作成に集中できるような環境を整えるのが現在の仕事 はじめに 今日
TensorFlowのWide & Deep Learningを直感的に理解する - Qiita
Fringe81 Advent Calendar 19日目です。 本記事は、Wide & Deep Learningの基本的な概念の理解をゴールにしており、実装の細かい話については触れません。 Wide & Deep Learningの詳細を知りたい方は以下のページを参照下さい。 TensorFlow Wide & Deep Learning Tutorial Research Blog: Wide & Deep Learning: Better Together with TensorFlow 対象読者 Python/TensorFlowで機械学習のモデリングをしている 高次元スパースなデータを扱っている 線形モデルとDeepLearningの良いところ取りをしたい TensorFlowとは 以下の記事を参照下さい。 DeepAge: ビッグデータを分散学習するDeep Learning
[Keras/TensorFlow] Kerasでweightの保存と読み込み利用 - Qiita
from __future__ import print_function import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.optimizers import RMSprop batch_size = 128 num_classes = 10 epochs = 1 # the data, shuffled and split between train and test sets (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train.reshape(60000, 784) x_te
![[Keras/TensorFlow] Kerasでweightの保存と読み込み利用 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d24700ab79637bb924e7b636b5ea93af6033f510/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTc1MDkyJTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNDkxOTY1NTQzP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPTY2Y2UzMmUzMDI4Y2RlN2I1ZWQ2ZDI1OTA2NTIyZjQ5%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dbb7e4e8feca32d85d550a795ef998999%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCS2VyYXMlMkZUZW5zb3JGbG93JTVEJTIwS2VyYXMlRTMlODElQTd3ZWlnaHQlRTMlODElQUUlRTQlQkYlOUQlRTUlQUQlOTglRTMlODElQTglRTglQUElQUQlRTMlODElQkYlRTglQkUlQkMlRTMlODElQkYlRTUlODglQTklRTclOTQlQTgmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtcGFkPTAmcz1hNzIwNmQ2NzgxOGM4NWM3ZDIwZmQ5YzczNWYxOTM0MA%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBhZ3Vtb24mdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz01MmU1MGE3NmNjYzA3NDFlMmQ0ZjQwMzQwNWU2MzgyZA%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D0c4aab913f8bf575f3c534d12daa0c08)
Kerasのモデル・レイヤー周りの話 - ITの隊長のブログ
これはKerasアドベントカレンダー2017 16日目の記事です。 こんにちは。アイパー隊長です。 今年４月に転職して、３ヶ月ぐらいKerasと毎日をともにしてきました。 モデルを構築したり、学習したり、学習途中をデバッグしたり、学習結果を確認したりと。 その中で色々学んだので、それを書きなぐっておきます。 環境 バックエンドはTensorflowを使います。 Tensorflow Keras 学習したモデルの中間レイヤーのアウトプットの確認 Kerasのドキュメントにあります、「中間レイヤーの出力を得るには？」に書いてある通り、途中のレイヤーのインプットとアウトプットを関数化してレイヤーのアウトプットの値を確認することができます。 下記はドキュメントのコード from keras.models import Model model = ... # create the original
Houdiniで機械学習 with TensorFlow - Qiita
はじめに はじめにこの記事に関しての動機をメモしておくと、「とりあえず、簡易的な実装含め記事を残しておけば興味持って取り組んでる人が出てきてくれるかな？」というのを少しばかり期待しているのと、「Houdini上で機械学習のプロセスを通したI/O処理を整理していく上で、基礎のところをまとめておこう」ということがある。 今回の優先順目的は2つある。Houdini上のCOP Netoworkプロセス(画像合成処理操作ネットワーク、 Composite OPeration Network)で処理した画像を機械学習プロセスを通し、出力した結果を利用してSOP Netowrk(ジオメトリ操作ネットワーク、 Surface OPeration Network)に対して影響させるというI/O処理を実装する事。この方法をもとに、様々な実験・実装を重ねていくための一歩として残しておくことにある。次に、Houd
ディープラーニングで世界トップレベルのモデルを作ろう - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TL;DR: ホリデーシーズンなのでコードや技術の説明は無しです。ディープラーニングの基本知識を得たばかりの人間がスクラッチからモデルを作り、エンジニアとして別の仕事をしながら当時のstate of the artの性能を出すところまで作り込んで得た知見のまとめです。 目次: ・どうやって情報を得るか ・tensorflowでスクラッチから作る場合の注意点・陥りやすいポイント ・モデルの性能が伸び悩んだ時に試すべきこと ・モチベーションを維持するには 概要 単画像超解像と言われる技術があります。これは解像度の低い画像の解像度を引き上げる
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