脳死で覚えるkeras入門 - Qiita
前書き 全てのプログラマーは写経から始まる。 by俺 この記事は機械学習入門用ではありません。良質な写経元を提供するためにあります。無駄のないコードと無駄のない説明を用意したつもりです。kerasコーディングを忘れかけた時に立ち返られる原点となれば幸いです。 実行環境 python (3.7.10) tensorflow (2.4.1) keras (2.4.3) 対象者 pythonを自分の環境で動かせる人 かつ keras初心者 ■ kerasとは python で書かれた高水準のニューラルネットワークライブラリ。 (keras公式) もっとわかりやすく言うと... ディープラーニングを自力で全部作るのは大変。 でも、kerasを使うと簡単だよ！ ■ kerasコーディングの流れ データを用意する。 モデルを構築する。 モデルにデータを学習させる。 モデルを評価する。 ※モデルとは、デ
Keras Documentation
KERAS 3.0 RELEASED A superpower for ML developers Keras is a deep learning API designed for human beings, not machines. Keras focuses on debugging speed, code elegance & conciseness, maintainability, and deployability. When you choose Keras, your codebase is smaller, more readable, easier to iterate on. inputs = keras.Input(shape=(32, 32, 3)) x = layers.Conv2D(32, 3, activation="relu")(inputs) x =
Keras - Wikipedia
Kerasは、Pythonで書かれたオープンソースニューラルネットワークライブラリである。MXNet（英語版）、Deeplearning4j、TensorFlow、CNTK、Theano（英語版）の上部で動作することができる[2][3]。ディープニューラルネットワークを用いた迅速な実験を可能にするよう設計され、最小限、モジュール式、拡張可能であることに重点が置かれている。プロジェクトONEIROS (Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) の研究の一部として開発された[4]。中心的な開発者、メンテナはGoogleのエンジニアのFrançois Cholletである。 2017年、GoogleのTensorFlowチームは、TensorFlowのコアライブラリにおいてKerasをサポートすることを決定した
TensorFlow.js: Machine Learning for the Web and Beyond
TensorFlow.js is a library for building and executing machine learning algorithms in JavaScript. TensorFlow.js models run in a web browser and in the Node.js environment. The library is part of the TensorFlow ecosystem, providing a set of APIs that are compatible with those in Python, allowing models to be ported between the Python and JavaScript ecosystems. TensorFlow.js has empowered a new set o
ディープラーニング∞本ノック作ったった - Qiita
でぃーぷらーにんぐのフレームワークを使う特訓用の問題集でもあって、チートシートでもあるものをつくってみました https://github.com/yoyoyo-yo/DeepLearningMugenKnock ディープラーニングの論文とかを理解するための特訓集です。自分の手で実装することを目標にしてます。 あくまで趣味ベースで作ったものなので、プルリクエストは受け付けてますが依頼などは一切受け付けません そこをご理解頂けた方のみご利用下さい ★追記 2019.11.7 Study-AI株式会社様 http://kentei.ai/ のAI実装検定のシラバスに使用していただくことになりました！(画像処理１００本ノックも） Study-AI株式会社様ではAIスキルを学ぶためのコンテンツを作成されており、AIを学ぶ上でとても参考になります！ 検定も実施されてるので、興味ある方はぜひ受けること
docs/effective_tf2.md at master · tensorflow/docs · GitHub
Effective TensorFlow 2.0 There are multiple changes in TensorFlow 2.0 to make TensorFlow users more productive. TensorFlow 2.0 removes redundant APIs, makes APIs more consistent (Unified RNNs, Unified Optimizers), and better integrates with the Python runtime with Eager execution. Many RFCs have explained the changes that have gone into making TensorFlow 2.0. This guide presents a vision for what
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Keras documentation: Model training APIs
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
GitHub - vijaykyr/tensorflow_teaching_examples
Kerasだってハイパーパラメータチューニングできるもん。【hyperas】 - Qiita
GitHub - infinitered/nsfwjs: NSFW detection on the client-side via TensorFlow.js
GitHub - ludwig-ai/ludwig: Low-code framework for building custom LLMs, neural networks, and other AI models
GitHub - tensorflow/embedding-projector-standalone
tfjs-models/body-pix at master · tensorflow/tfjs-models
GitHub - tensorflow/tfjs-models: Pretrained models for TensorFlow.js
Release v1.0.0-alpha1: Update tfjs to 1.0.0-alpha1 and the dependent packages. (#1199) · tensorflow/tfjs
tf.contrib.factorization.KMeansClustering training on CPU and not GPU · Issue #20942 · tensorflow/tensorflow
Issues · tensorflow/datasets
GitHub - ageron/tf2_course: Notebooks for my "Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras" course
GitHub - tensorflow/datasets: TFDS is a collection of datasets ready to use with TensorFlow, Jax, ...