Keras Recurrentレイヤーメモ:return_sequences, RepeatVector, TimeDistributed - Qiita
#動機 「詳解 ディープラーニング Tensorflfow・Kerasによる時系列データ処理」で勉強をしている中で、Kerasで足し算タスクを学習するRNN Encoder-Decoderの項目がありました。 それ以前の内容は比較的追いやすかったのですが、RNN Encoder-Decoderのスクリプトの理解は少々難しかったため、KerasのReccurentレイヤーの使い方を忘れないようにメモ。 #RNN Encoder Decoderとは 原著(arXiv)：https://arxiv.org/abs/1406.1078 最近はRNN encoder decoderモデルの一つであるseq2seqが翻訳やチャットボットなどで使われていますね。 図：Sequence to Sequence Learning with Neural Networksより抜粋 基本的には、Encoderネ
kerasのmnistのサンプルを読んでみる - Qiita
最近流行のDeepLearningを触ってみたいと思っていたところ、まずはkerasでmnistを動かしてみるのがよいとアドバイスいただいたので試してみました。 とりあえず動いたものの、pythonの知識もほとんどなく、機械学習も初心者なので、コードを見てもよく分からん。ということで、気になるところを調べてみました。同じような方の参考になれば幸いです。 Kerasとは Kerasは，Pythonで書かれた，TensorFlowまたはCNTK，Theano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです． Kerasは，迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました． アイデアから結果に到達するまでのリードタイムをできるだけ小さくすることが，良い研究をするための鍵になります． TensorFlowやTheanoの知識がなくても、手軽に深層学習を試すことが出来るライブラリっぽ
Kerasの学習過程をスマホで見る - Qiita
2017/12/18追記 下のアイディアを、もっと扱いやすい形でHyperdash公式に取り込んでもらえました！（PullRequest） まだドキュメントは無いようですが、以下の仕組みが理解できれば使えるものだと思います。また今度記事書こうと思います。 「ネットワークのトレーニング時間かかるし一日置いとくか」と放置していたら、最初の方でつまづいていたりすることがよくあります。次の日に気づくと悲惨です！ そこで、スマホアプリでリアルタイムに学習経過を見ることのできる便利なサービスhyperdashを使いましょう。 インストールや基本的な動かし方は公式ページにあります。 この記事では少し応用してKerasのコールバックから、hyperdashのapiにつなげる方法を紹介します。 とは言っても、次の二つのファイルを用意するだけで終わりです。 実行は普段通りpython train.pyでOK!
Tensorflow Object Detection API クイックスタート - Qiita
はじめに この記事は2017年6月に公開されたTensorflow Object Detection APIのクイックスタートガイドです。 ドキュメント読んだり、環境設定に時間を掛けずにペットデータセットを使ったサンプルをDockerを使ってローカル環境で簡単に試せるようにしました。 僕自身もそうですが、普段PythonやDeepLearningをやっていない人の助けになれれば幸いです。 環境 必要な環境はDockerだけです。 メモリが足りないとプロセスが止まってしまうので12GB程度割り当てて下さい。 Docker CPUs: 2, Memory: 12GB Mac以外でも動くと思いますが、自分のマシンのスペックを記載しておきます。 MacBook Pro (13-inch, 2016) CPU: 3.3 GHz Intel Core i7 Memory: 16 GB OS: macO
Keras(TensorFlow)で学習済みモデルを転用して少ないデータでも画像分類を実現する[転移学習：Fine tuning] - Qiita
import pandas as pd import random, math import numpy as np from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Input, Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.optimizers import SGD from keras.utils import np_utils from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 分
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とりあえずFloydhubで遊んでみた - Qiita
はじめに Floydhub とはDeepLearningのためのHerokuのようなサービスでTensorFlowやChainerを使ったプログラムをCloudで動かすことができます。 Floydhubの特徴は Chainer, TensorFlow, Keras, theano等が使える アカウントの作成にクレジットカードは必要ない 今回はとりあえずアカウントの作成からGet Startedをやってみます。 アカウントの作成 アカウントは無料で作れます。クレジットカードは今は必要ありません。https://www.floydhub.com からSign Upすると以下のWelcome Pageに移ります。 Get Started Setup floyd-cli アカウント作成後、メールが届いてるので認証します。 ターミナル上で、適当な作業ディレクトリに移動してからfloyd-cliをイン
青空文庫で作者っぽさ判定（KERAS ＋ character-level cnn） - Qiita
青空文庫で作者っぽさ判定 青空文庫のテキストを利用して、任意の日本語文の作者っぽさを判定するモデルを作ってみました。 https://github.com/shibuiwilliam/aozora_classification 動機 2017/02のTFUG #3に参加したのですが、Rettyの中の方がcharacter-level convolutional neural networkをしていて、これで火がつきました。 https://tfug-tokyo.connpass.com/event/49849/ 元ネタとなったQiitaの記事はこちらです。 とても勉強になりました。ありがとうございます。 http://qiita.com/bokeneko/items/c0f0ce60a998304400c8 なおcharacter-level cnnの論文はこちらです。 https://p
怠け者のためのディープラーニング入門 - イントロ
目次 イントロ ← 今ココ Scikit-learn・Keras モデルの性能指標・評価方法 データの前処理・データ拡張 早期終了(early stopping) 転移学習 ハイパーパラメータのチューニング モデル圧縮 応用 はじめに 大学3年生のとき、小林雅一『AIの衝撃 人工知能は人類の敵か』という本をなんのきなし読んだことがあります。その本の中で「最先端のAIを実装できるのは世界でも50人くらいの研究者・大学院生くらいだ」といった文章を読み、なんだかすごそうという動機で機械学習に触れ始めました。そのころちょうど、TensorFlow 0.0.5が公開されて騒がれていたことを覚えていますが、当時ディープラーニングとは何かすらまったく分かりませんでした。それから約2年の月日が経ちますが、TensorFlowをはじめとしたフレームワークの普及もあってか「最先端のAI」というものを研究し実装
文系社会人・Python初心者のTensorFlow学習方法 - Qiita
短評 想像の3倍くらい時間をかけてしまいましたが、色々なことが目からウロコで大いに面白かったです。TensorFlowエンジニアの見習い小僧レベルにはなれた気がします。とはいえ、奥が深くて本当に表面的な部分を学習しただけとも感じています。内部的な処理はわからないことだらけですし、応用どころか基本もままならない状態。あとどのくらい時間をかければ、プロと胸を張って言えるレベルになれるかは、正直見当がつかないです・・・一方でそんな状態でもオリジナルのテーマでDeep Learningが実装できるのは、本当にTensorFlowの凄さだと思います。あと、地味にAnacondaも便利で助けられました。 学習目的 現在および直近の仕事でDeep LearningやAIはおろか、機械学習すら使わないですが、「今後を踏まえて何かしなきゃ」という強い想いのもと学習しました。また、純粋に「面白そう」という気持
YOLOv2(Keras / TensorFlow)でディープラーニングによる画像の物体検出を行う - Qiita
やったこと 流行りのディープラーニングを使って、画像の物体検出を行いました。 今回は、YOLOv2というアルゴリズムを使って物体検出を行なっています。 YOLO(You Only Look Once)とは 畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)を用いた物体検出アルゴリズムです。現時点ではv1とv2が存在します。 YOLO(YOLOv1) 論文はこちら(2015年)。 従来とは異なり、画像をバウンディングボックスで分割してクラス分類を行なっている。 we frame object detection as a regression problem to spatially separated bounding boxes and associated class probabilities. 結果として、45FPSの処理速度を実現し
Keras バックエンド速度比較 CNTK vs TensorFlow - Qiita
from __future__ import print_function import time start_time = time.time() 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 = 20 # the data, shuffled and split between train and test sets (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_tr
RasPiでKeras/TensorFlowを動かす - Qiita
RasPiでKeras/TensorFlowを動かすまでの試行錯誤をメモしておく。使った環境は以下の通り。 RaspberryPi 3 Model B Raspbian August 2017 16GB SD card（いろいろツールを入れたので8GBでは足りなくなった） まずはTensorFlowを入れる TensorFlow公式RasPiサンプルはビルドおそい 最初にTensorFlow公式のRasPiサンプルを試したのだけど、C++のコードをゼロからビルドするので、非力なRasPiでは何時間待っても終わらない...ってグチをつぶやいたら、TensorFlowチームのPete Wardenが絶妙のタイミングでブログ記事Cross-compiling TensorFlow for the Raspberry Piを書いていて、リンクをシェアしてくれた。この記事では、あらかじめビルド済みの
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
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
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。
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Kerasのバックエンドを使った層を追加する - Qiita
Keras on jupyter notebook でGPUを使わない - Qiita
DCGAN-tensorflowで自動画像生成をお手軽に試す - Qiita
[RaspberryPi]RaspberryPi用のTensorFlow作りました。 - Qiita![[RaspberryPi]RaspberryPi用のTensorFlow作りました。 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/22615272585ef39c7d567a74658f5fe1439fe4a7/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%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTM3MTgyJTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNDczNzIwMTk2P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPWExZjY3MTgwYzgyMGQ4NmQyNzI3YTgxOTc1NzI1NmRm%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Db2b0e026506b2e94f10be6892a56b858%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUmFzcGJlcnJ5UGklNURSYXNwYmVycnlQaSVFNyU5NCVBOCVFMyU4MSVBRVRlbnNvckZsb3clRTQlQkQlOUMlRTMlODIlOEElRTMlODElQkUlRTMlODElOTclRTMlODElOUYlRTMlODAlODImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtcGFkPTAmcz0zMWU0MmViNTViMzE2YTNlOGMzM2RhZjcxMTViNmZjMg%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBEcmVhbXdhbGtlciZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTkzNmQ1MDhlMDViMjU4NzE2ZGI1MjQ3Zjg3ZjUwM2U2%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D5b3857a8660af2939fcb164993a4654e)
【TensorBoard入門:Projector編】TensorFlow処理をかっこよく見える化 - Qiita
