ベンチャー企業の米Wave Computing社は、アーキテクチャーをディープラーニングに適応させたプロセッサー「Dataflow Processing Unit(DPU)」を開発したと発表した。
Trying to install it with pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.wh. Same issue if doing it with virutalenv. Exception: Traceback (most recent call last): File "/Users/Schmidt/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pip/basecommand.py", line 211, in main status = self.run(options, args) File "/Users/Schmidt/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pip/comm
with slim.arg_scope([slim.ops.conv2d, slim.ops.fc], stddev=0.01, weight_decay=0.0005): net = slim.ops.repeat_op(2, inputs, slim.ops.conv2d, 64, [3, 3], scope='conv1') net = slim.ops.max_pool(net, [2, 2], scope='pool1') net = slim.ops.repeat_op(2, net, slim.ops.conv2d, 128, [3, 3], scope='conv2') net = slim.ops.max_pool(net, [2, 2], scope='pool2') net = slim.ops.repeat_op(3, net, slim.ops.conv2d, 2
Googleが公開している機械学習ライブラリ「TensorFlow(テンソルフロー)」を初めて使う読者のためのチュートリアルガイドです。画像の多クラス分類問題「CIFAR-10」テーマに、機械学習に初めて触れるエンジニアのためのTensorFlowの基礎、実際に画像を使った機械学習に取り組むための初歩的な知識を掲載しています。 関連サイト本書の関連ページが用意されています。 TensorFlowはじめました 実践!最新Googleマシンラーニング | 電子書籍とプリントオンデマンド(POD) | NextPublishing(ネクストパブリッシング)内容紹介【TensorFlow 0.10.0 および 0.11.0 RC0に対応した最新増補改訂版!】本書はGoogleが公開している機械学習ライブラリ「TensorFlow(テンソルフロー)」を初めて使う読者のためのチュートリアルガイドです。
We should make our slicing and assignment ops more general to capture more of the functionality of numpy slicing, and add __getitem__ sugar for all of it. Specifically, We should have a 2.5 dimensional set of ops, with dimensions (1) get vs. set, (2) slice type, and for the assignment ops (3) the update op. Currently we have slice, assign_update, assign_add, assign_sub, gather, scatter_update, sca
#はじめに 前回の 記事 ではtensorflow/tensorflowのイメージを元にdocker上でGPUモードのtensorflowを動かせる環境を構築しました. 先日,caffeのdocker環境を構築する機会がありまして,nvidia-dockerというものを使いました.nvidia-dockerを使うとdocker上から簡単にcudaにアクセスすることができます.今回はnvidia-dockerを使ってtensorflowを動かしてみようと思います. 追記 - 現在はtensorflow公式のイメージもnvidia-dockerを使うようになっています. #nvidia-dockerの導入 dockerを導入した環境において,以下で導入できます.
TensorFlow に iOS サポートが追加された というニュースを見かけたので、ビルドして、iOSで動作させてみました。 (たまたま目の前にあった扇風機もバッチリ認識してくれました) 本記事では最終的にうまくいった手順を書いています。この手順をなぞってみるにあたってTensorFlowや機械学習・ディープラーニングについての専門知識は不要ですのでぜひお試しください! ビルド手順 (2017.4.15追記)v1.1.0 RC2 のビルド 現時点での最新Release(候補)である v1.1.0 RC2 も、tensorflow/contrib/makefile/build_all_ios.sh を実行するだけでビルドできました。 (2016.8.22追記)v0.10.0 RC0 のビルド 現時点での最新Releaseである v0.10.0 RC0 は、上記手順でビルドしようとすると c
今回はMNIST For ML Beginnersの解説です。何人かの方々がわかりやすい解説を既にされていますので、それらには言及されていない箇所に重きをおいて記述します。まず、TensorFlow.orgの当該ページで五月雨式に書かれているPythonのコードをまとめて書きますと下記です。 2018/01/30 追記: TensorFlow ver 1.5のSyntaxに対応してコードをアップデートしました。 python:MNIST_For_ML_Beginners.py # -*- coding: utf-8 -*- # Implementing the Regression import tensorflow as tf # このコードと同じ階層にinput_data.pyがあるとして import input_data # このコードと同じフォルダ階層にMNIST_dataという
Kerasの公式ブログにAutoencoder(自己符号化器)に関する記事があります。今回はこの記事の流れに沿って実装しつつ、Autoencoderの解説をしていきたいと思います。間違いがあれば指摘して下さい。また、Kerasの公式ブログはKerasでの実装に関してだけでなく、機械学習自体についても勉強になることが多く、非常におすすめです。 今回の記事では様々なタイプのAutoencoderを紹介しますが、日本語ではあまり聞き慣れないものもあるかと思いますので、今回は名称を英語で統一したいと思います。 目次 イントロダクション Undercomplete Autoencoder Sparse Autoencoder Deep Autoencoder Convolutional Autoencoder Denoising Autoencoder まとめ イントロダクション Autoencod
Generating Long-Term Structure in Songs and Stories Jul 15, 2016 Elliot Waite elliotwaite One of the difficult problems in using machine learning to generate sequences, such as melodies, is creating long-term structure. Long-term structure comes very naturally to people, but it’s very hard for machines. Basic machine learning systems can generate a short melody that stays in key, but they have tro
This week I read LSTM: A Search Space Odyssey. It’s an excellent paper that systematically evaluates the different internal mechanisms of an LSTM (long short-term memory) block by disabling each mechanism in turn and comparing their performance. We’re going to implement each of the variants in TensorFlow and evaluate their performance on the Penn Tree Bank (PTB) dataset. This will obviously not be
I am very new to tensorflow. Now I am trying to use tensorflow_cifar-10 model on tensorflow android camera, the app is running but there is no output. At first I have tried this example: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android This example uses the .pb file at: https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip It works well. Then
README.md Examples of Using skflow Scikit Flow is high level API that allows to create, train and use deep learning models easily with well known Scikit Learn API. To run these examples, you need to have scikit learn library installed ( sudo pip install sklearn ). Some examples use the pandas library for data processing ( sudo pip install pandas ). Basics Deep Neural Network Regression with Boston
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
README.md TensorFlow iOS Examples This folder contains examples of how to build applications for iOS devices using TensorFlow. Building the Examples You'll need Xcode 7.3 or later, with the command-line tools installed. Follow the instructions at tensorflow/contrib/makefile under "iOS" to compile a static library containing the core TensorFlow code. Download Inception v1 , and extract the label an
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