MXNetチュートリアル（gluon部）用の環境構築 - Qiita
TL;DR MXNet Tutorials Building neural networks imperatively with gluon部分をさらうためのDockerfile + 起動法の紹介 公式のインストール法 + Jupyter環境 2017/7/17時点でさらうための方法、今後gluonがリリースに取り込まれた際は公式Dockerイメージの方が適するハズなので要注意 Python3を利用、Beginer部分はコレで大丈夫でした。 【2017/07/26追記】 上記gluonを用いたチュートリアルは公式より一旦下げられ、http://thestraightdope.mxnet.io でホストされる模様です。 Dockerfile FROM ubuntu:16.04 RUN groupadd mxnet && useradd -m -g mxnet mxnet RUN apt-ge
Jupyter上でmatplotlibのアニメーションを再生する - Qiita
を加えることで、matplotlibの__nbagg__が有効になり、Jupyter上でアニメーションが再生できます。 matplotlibの公式の説明によると、__nbagg__はmatplotlib 1.4で新たに追加された機能で、Jupyter上でのインタラクティブな画像表示を実現するための機能だそうです。 以下はデモのソースコードです。 %matplotlib nbagg import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation fig = plt.figure() x = np.arange(0, 10, 0.1) ims = [] for a in range(50): y = np.sin(x - a) im = plt.plot(x, y, "r")
岩隈久志(SEA)のナイスピッチングをPythonで可視化(Jupyter,seaborn,pitchpx) - Qiita
Jupyterとseaborn、pitchpxを使ったMLB野球データの可視化 前回の記事（といっても4ヶ月近く経っちゃいましたがw）の続編かつ、BPStudy#103「Baseball Play Study 2016」の技術的な補足資料となります. 野球Hack!（野球プログラミング）2016年の新作となります. 【はじめに】ライセンスについて 絶対質問が来る&コメントが入るので先に書いちゃいます. 使用ライブラリ(Jupyter,seabornなど)のライセンスは各ライブラリのページもしくはPyPIのページで確認ができます. 今回使用する野球データ(MLBAM)のライセンスは、 個人利用程度であれば問題ありません！！！ ただし、商用利用、大量に取得&スクレイピングはNG この辺の解説は以下のリンクを参照ください&認識齟齬があればコメントを. http://gd2.mlb.com/com
TensorFlowのグラフをJupyter上で可視化する ― tfgraphvizの紹介
はじめに TensorFlowにはTensorBoardという視覚化ツールが用意されています。TensorBoardを使うとニューラルネットのグラフや学習状況をインタラクティブに確認することができるので大変便利です。 しかし、TensorBoardの利用には「ログの書き出し→サーバ起動→ブラウザ起動」の手間があったり、GRAPHで表示されるグラフはノード名が途中で「...」で丸められてしまって他人に説明するには使いづらかったり、データサイエンス系で人気のJupyter notebookと連携できないといった面倒な点があります。 そこで、TensorFlowで構築したグラフをDOT言語+graphvizによって可視化するモジュールtfgraphvizを作りました。tfgraphvizを使うことで、グラフを簡単に画像化したり、TensorBoardのGRAPH機能と同等の機能をJupyter
【初心者向け】MacでDockerを使ってTensorFlowを試す(Jupyter Notebook) - Qiita
概要 機械学習でTensorFlowを使っていみたいなと思い、調べたらDockerを使うと良いとの事だったのでDockerでTensorFlowを使ってみました。実際にやってみるとJupyter Notebookを使うことになったのでそちらに関しても書いておこうと思います 用語の説明 Docker 簡単に仮想環境を作り、動作させられるオープンソース。Paasのようなもの。 [注目を浴びる「Dockerコンテナ」、従来の仮想化と何が違うのか？](http://cn.teldevice.co.jp/column/detail/id/102) TensorFlow TensorFlow(テンソルフロー)とは、Googleの機械学習/ディープラーニング/多層ニューラルネットワークライブラリ。基本的にPythonで書く。 [TensorFlowとは](http://www.ossnews.jp/os
DockerでJupyter Notebook環境をお手軽に準備する(TensorflowやGraphvizもあるよ） - Qiita
はじめに ちょっとデータ分析や機械学習をやってみたい、んだけど環境準備が少し面倒だとか、 ハンズオンとかやるんだけど環境セットアップの説明だけで結構時間を使ってしまう、ということがなきにしもあらずかと思います。 Jupyter Notebookは機能的にも素晴らしい環境ですし、Webブラウザがあれば使うことができます。そういう環境はDockerに入れておくと便利で、各自のLocalで起動して使うか、クラウドサーバで起動しておけば、Webブラウザがあれば誰でも使えるのでお手軽です。 既に公開されているDocker Containerもあるのですが、いくつか欲しいものが足りないので追加したものを作ったので共有します。 Jupyter Notebook Docker Container Dockerファイルはここにあります。 https://github.com/mokemokechicken/
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Jupyter notebookで動的なグラフを表示する。（D3.jsのインライン表示） - Qiita
Bash on Ubuntu on WindowsでJupyter NotebookからTensorflowを実行する - Qiita
