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機械学習によるギター画像の分類 その1 - Qiita
サマリ CNN（ResNet）によるギター画像の分類で99%超の精度を達成した。 ImageNetの一般画像分類モデルを元にした転移学習による学習の高速化・高精度化・汎化性能の向上を確認した。 はじめに 本記事は、アラフォー・エンジニアによる、夏休みの自由研究の記録です。 CNNを使った、ギター画像の分類にチャレンジしました。 技術的に目新しい話はあまりないですが、ギターを題材にした事例は意外にもなさそうだったので、なんとなく結果を公開します。 環境 自宅のパソコンです。 データセットの準備 データセットは、Web検索からスクレイピングにより調達し、手動でちまちまとラベルを修正しました。ラベルは以下の13種です。 Stratocaster Telecaster Jazzmaster Jaguar Mustang LesPaul SG FlyingV Explorer Firebird Se
tf.math.softplus | TensorFlow v2.16.1
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
tensorflow/install_windows.md at master · tensorflow/tensorflow · GitHub
Installing TensorFlow on Windows This guide explains how to install TensorFlow on Windows. Although these instructions might also work on other Windows variants, we have only tested (and we only support) these instructions on machines meeting the following requirements: 64-bit, x86 desktops or laptops Windows 7 or later Determine which TensorFlow to install You must choose one of the following typ
HaskellでTensorFlow、を対話的に試してみる - Qiita
はじめに TensorFlowのHaskell用バインディングがリリースされています。 本格的に使用する場合はコンパイル方式を用いると思いますが、本記事では、環境に慣れるために対話的に使用する方法について簡単に紹介します。 以下では、Linux(ubuntu 16.04LTS 18.04LTS)を用いた例を紹介します。 なお、Dockerはインストール済みであることを前提としています。 本記事は、2017年8月時点 2018年8月時点の内容です。TensorFlowのHaskell用バインディングは開発中のため、今後、使い勝手が変わると思いますので注意してください。 以下は参考資料です。 Haskell bindings for TensorFlow Starting out with Haskell Tensor Flow 環境の準備 1. stackコマンドのインストール stackを
TensorFlow Tutorial For Beginners
Learn how to build a neural network and how to train, evaluate and optimize it with TensorFlow Deep learning is a subfield of machine learning that is a set of algorithms that is inspired by the structure and function of the brain. TensorFlow is the second machine learning framework that Google created and used to design, build, and train deep learning models. You can use the TensorFlow library do
メガネな人を見つめてくれるWebカメラ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? メガネな人を見つめてくれるWebカメラを作った。 メガネが無い人は見つめてくれません。 メガネな人を見つめてくれるWebカメラ作った。 動画の人物は同僚のK島氏。許可をとってご登場頂いております。https://t.co/nf5TNJpcjI — foka (@foka22ok) 2017年8月3日 最近ぼんやりとやってみたいと思ってた中から、以下の4つをまとめたらこれができました。 機械学習の学習データを自分で集めて精度を検討 Kerasを試す 機械学習をリアルタイム処理で使う モーター制御したい ざっくりとはこんな感じの仕組みです。
tf.train.AdadeltaOptimizer | TensorFlow v1.15.0
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
Tensorflow serving Keras model · Issue #310 · tensorflow/serving
I am trying to convert my Keras graph to a TF graph. I managed to run the provided tensorflow_serving examples, but I'm having issues to run my custom model. Here is my code: ` import tensorflow as tf from keras import backend as K from tensorflow.contrib.session_bundle import exporter def export_model_to_tf(model): K.set_learning_phase(0) # all new operations will be in test mode from now on # se
Tensorflowにおける各種演算まとめ - Qiita
はじめに Tensorflowではテンソルと呼ばれる量を扱うので、Numpyのメソッド等は使えません。そのためTensorflowに用意されているメソッドを用いる必要があります。 ここでは基本的な四則演算と行列演算についてまとめています。特にPythonで定義されている各種演算(+, -, /, //, %)と比べています。 注意 - すべての演算をまとめているわけではないので、その他の演算については公式ドキュメントを参照ください。 - Tensorflowでは全てテンソルを扱うので、データの種類に言及するときは、テンソルを飛ばして「リストは〜」「ベクトルは〜」などと書いています。その点注意していただければと思います。 - 2018/01/31: 1月26日にTensorflow v1.5.0がリリースされました。このバージョンからeager executionというメソッドが実装され、S
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【２時限目】Chainer入門 | キカガク技術ブログ「一日一遊」 | キカガク技術ブログ「一日一遊」
FTRL implementation in tensorflow V.S. FTRL in Google's research paper · Issue #3725 · tensorflow/tensorflow
Why 'tf.python_io.TFRecordWriter' is so SLOW and STORAGE-CONSUMING in TensorFlow? · Issue #4467 · tensorflow/tensorflow
Google、Webブラウザで実行できる機械学習ライブラリ「deeplearn.js 0.1.0」をリリース
Ken Kawamoto（ガリのほう） on Twitter: "Instagram力が足りないんで、撮った写真がインスタっぽいかTwitterっぽいか判別するツールをTensorflowで作った。Likeされそうな写真撮ったら勝手にアップされるようにすれば、全自動でぼくも友達沢山できるんじゃね？ https://t.co/z5b7HnpTEn"
GitHub - tensorflow/tfjs-core: WebGL-accelerated ML // linear algebra // automatic differentiation for JavaScript.
tensorflow/tensorflow/examples/tutorials/mnist/input_data.py at r0.7 · tensorflow/tensorflow
conv1d_transpose not implemented · Issue #8729 · tensorflow/tensorflow
GitHub - vahidk/EffectiveTensorflow: TensorFlow tutorials and best practices.
GitHub - yusugomori/deeplearning-tensorflow-keras: 詳解ディープラーニング
