ResNets, HighwayNets, and DenseNets, Oh My!
When it comes to neural network design, the trend in the past few years has pointed in one direction: deeper. Whereas the state of the art only a few years ago consisted of networks which were roughly twelve layers deep, it is now not surprising to come across networks which are hundreds of layers deep. This move hasn’t just consisted of greater depth for depths sake. For many applications, the mo
Distributed TensorFlow を Google Cloud Platform で動かしてみる - Qiita
さて前々回、前回とDistributed Tensorflowの仕組みを学んできましたが、いよいよGoogle Cloud Platform(GCP)上で動かしてみます。無料枠の$300を突っ込んでvCPUインスタンスをたくさん作れば貧乏人にも高火力の鱗片が見れるのでは？という期待がモチベーションでした。 最初にネタばらししてしまうと、GCPの無料アカウントでは1regionにつきvCPU8個までに制限されていることがわかりましたので、それほどの高火力にはなりませんでした。今回はインターフェイスとマスタサーバに１個ずつvCPUを当てたので、vCPU6個での並列化となります。それでも、もちろんちゃんと速くなりました。 Dockerイメージの作成 GCPのContainer Engine で動かしたいので、まずDockerイメージを作ります。 先日ビルドしたTensorflowサーバのみを入れ
TensorBoard ハンズオン
SOLEIL DATA DOJO主催のTensorflow研究会#6でおこなった，TensorBoardハンズオンの資料です。ネットワーク構造や折れ線プロットを具体的にどういったコードを記述すれば描画できるかを中心に説明しています。 当日のイベント案内ページ: https://365e5afb367e0244f53d0d3c8f.doorkeeper.jp/events/47489Read less
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
